SEMI-PointRend: Natančnejša in podrobnejša analiza polprevodniških napak na slikah SEM

Okvare polprevodnikov lahko močno vplivajo na delovanje elektronskih naprav. Da bi zagotovili natančno in hitro prepoznavanje teh napak, so raziskovalci razvili novo metodo, imenovano SEMI-PointRend. Ta metoda uporablja kombinacijo strojnega učenja in tehnik obdelave slik za odkrivanje in analizo polprevodniških napak na slikah z vrstičnim elektronskim mikroskopom (SEM).

Sistem SEMI-PointRend temelji na modelu globokega učenja, ki je usposobljen za prepoznavanje in razvrščanje različnih vrst polprevodniških napak. Model se usposobi z uporabo velikega nabora podatkov slik SEM, ki vsebujejo različne vrste napak. Ko je model usposobljen, ga je mogoče uporabiti za odkrivanje in razvrščanje napak na novih slikah. Sistem vključuje tudi komponento za obdelavo slik, ki se uporablja za odkrivanje in analizo napak na slikah.

Sistem SEMI-PointRend ima več prednosti pred tradicionalnimi metodami za odkrivanje in analizo polprevodniških napak. Prvič, natančnejša je od tradicionalnih metod, saj lahko natančneje odkrije in razvrsti napake. Drugič, je hitrejši od tradicionalnih metod, saj lahko obdeluje slike v realnem času. Končno je bolj podroben od tradicionalnih metod, saj lahko zagotovi podrobne informacije o velikosti, obliki in lokaciji napak.

Na splošno je sistem SEMI-PointRend močno orodje za natančno in hitro odkrivanje in analiziranje polprevodniških napak na slikah SEM. Ta sistem lahko inženirjem pomaga hitreje in učinkoviteje prepoznati in odpraviti morebitne težave z njihovimi napravami, kar vodi k izboljšani zmogljivosti in zanesljivosti.

• Distribucija vsebine in PR s pomočjo SEO. Okrepite se še danes.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Razširjeno znanje. Dostopite tukaj.
• Vir: Plato Data Intelligence: PlatoAiStream