SEMI-PointRend: Izboljšana analiza napak polprevodnikov v slikah SEM

V svetu proizvodnje polprevodnikov imajo lahko napake velik vpliv na delovanje naprave. Zato je pomembno, da lahko natančno zaznamo in analiziramo te napake, da zagotovimo pravilno delovanje naprave. SEMI-PointRend je novo orodje, ki je bilo razvito za pomoč pri tej nalogi.

SEMI-PointRend je izboljšano orodje za analizo polprevodniških napak na slikah vrstičnega elektronskega mikroskopa (SEM). Uporablja algoritme strojnega učenja za odkrivanje in razvrščanje napak na slikah SEM. Orodje je zasnovano tako, da je hitro in natančno ter omogoča hitro analizo velikega števila slik. Prav tako je sposoben zaznati napake v 2D in 3D slikah.

Orodje deluje tako, da najprej izvleče funkcije iz slik SEM. Te funkcije se nato uporabijo za usposabljanje modela strojnega učenja, ki se nato uporabi za odkrivanje in razvrščanje napak na slikah. Model je sposoben zaznati široko paleto napak, vključno s prazninami, razpokami in drugimi nepravilnostmi. Orodje ponuja tudi podrobne informacije o vsaki napaki, kot sta njena velikost in oblika.

SEMI-PointRend je bil preizkušen na različnih vrstah polprevodniških naprav in ugotovljeno je bilo, da je zelo natančen. Prav tako lahko odkrije napake, ki morda niso vidne s prostim očesom, zaradi česar je neprecenljivo orodje za proizvajalce polprevodnikov.

Na splošno je SEMI-PointRend močno orodje za analizo polprevodniških napak na slikah SEM. Je hiter, natančen in lahko odkrije širok spekter napak. Zaradi tega je neprecenljivo orodje za proizvajalce polprevodnikov, ki morajo zagotoviti pravilno delovanje svojih naprav.

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