SEMI-PointRend: Doseganje natančnejše in podrobnejše analize polprevodniških napak na slikah SEM

Okvare polprevodnikov so velika skrb za elektronsko industrijo. Sposobnost natančnega in zanesljivega odkrivanja in analiziranja teh napak je bistvena za zagotavljanje kakovosti in zanesljivosti izdelkov. SEMI-PointRend je nova tehnologija, ki omogoča natančnejšo in podrobnejšo analizo napak polprevodnikov na slikah SEM.

SEMI-PointRend je algoritem, ki temelji na strojnem učenju in uporablja kombinacijo obdelave slike in tehnik globokega učenja za natančno odkrivanje in analizo polprevodniških napak na slikah SEM. Algoritem je zasnovan za prepoznavanje in razvrščanje napak glede na njihovo velikost, obliko in lokacijo. Zazna lahko tudi subtilne razlike med različnimi vrstami napak, kar omogoča natančnejšo in podrobnejšo analizo.

Algoritem deluje tako, da najprej ekstrahira funkcije iz slik SEM. Te funkcije se nato uporabijo za usposabljanje modela globokega učenja, ki lahko natančno zazna in razvrsti napake. Model se nato uporabi za analizo slik SEM in identifikacijo morebitnih prisotnih napak. Rezultati se nato uporabijo za izdelavo podrobnega poročila, ki vključuje seznam odkritih napak, njihovo velikost, obliko in lokacijo.

SEMI-PointRend je pomembno orodje za elektronsko industrijo, saj omogoča natančnejšo in podrobnejšo analizo napak polprevodnikov na slikah SEM. Ta tehnologija lahko pomaga izboljšati kakovost in zanesljivost izdelkov z zagotavljanjem natančnejših informacij o napakah v polprevodniških napravah. Poleg tega lahko pomaga zmanjšati stroške, povezane z odkrivanjem in analizo napak, ter izboljšati učinkovitost postopka.

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