SEMI-PointRend: izboljšana natančnost in podrobnosti pri analizi napak polprevodnikov slik SEM

Analiza napak polprevodnikov na slikah z vrstičnim elektronskim mikroskopom (SEM) je kritičen del postopka izdelave polprevodnikov. Sposobnost natančnega odkrivanja in prepoznavanja napak je bistvena za zagotavljanje kakovosti in zanesljivosti končnega izdelka. Nedavni napredek v strojnem učenju in računalniškem vidu je omogočil razvoj zmogljivih algoritmov, ki lahko samodejno zaznajo in razvrstijo napake na slikah SEM.

En tak algoritem se imenuje SEMI-PointRend, ki so ga razvili raziskovalci na kalifornijski univerzi Berkeley. Ta algoritem uporablja kombinacijo globokega učenja in obdelave oblaka točk za natančno odkrivanje in razvrščanje napak na slikah SEM. Algoritem lahko zazna in razvrsti napake z visoko natančnostjo in podrobnostmi, tudi na slikah z nizkim kontrastom ali nizko ločljivostjo.

Algoritem deluje tako, da SEM sliko najprej pretvori v oblak točk, ki je 3D predstavitev slike. Oblak točk se nato obdela z modelom globokega učenja za odkrivanje in razvrščanje napak. Model je učen na velikem naboru podatkov slik SEM z znanimi napakami, kar mu omogoča natančno odkrivanje in razvrščanje celo majhnih ali subtilnih napak.

Algoritem je bil testiran na različnih slikah SEM in dokazano je dosegel natančnost do 99 %. To je bistveno višje od tradicionalnih metod odkrivanja napak, ki imajo običajno približno 80-odstotno natančnost. Poleg tega lahko algoritem odkrije in razvrsti napake z visoko podrobnostjo, kar omogoča natančnejšo analizo napak.

Na splošno je SEMI-PointRend močno orodje za natančno odkrivanje in razvrščanje napak na slikah SEM. Dokazano je, da dosega visoko natančnost in podrobnosti, zaradi česar je neprecenljivo orodje za proizvajalce polprevodnikov. S svojo sposobnostjo hitrega in natančnega odkrivanja in razvrščanja napak lahko pomaga zagotoviti kakovost in zanesljivost polprevodniških izdelkov.

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