Analys av halvledardefekter i SEM-bilder med SEMI-PointRend: en mer exakt och detaljerad metod

Halvledarindustrin utvecklas och förbättras ständigt, och med det behovet av att analysera defekter i halvledarbilder. SEMI-PointRend är en ny metod för att analysera defekter i SEM-bilder som ger mer exakta och detaljerade resultat.

SEMI-PointRend är en datorvisionsbaserad metod för att analysera defekter i SEM-bilder. Den använder en kombination av bildbehandlingstekniker och maskininlärningsalgoritmer för att upptäcka och klassificera defekter i bilderna. Systemet upptäcker först defekterna i bilden och klassificerar dem sedan efter deras typ. Detta möjliggör en mer exakt och detaljerad analys av defekterna.

Systemet använder en kombination av bildbehandlingstekniker såsom kantdetektering, funktionsextraktion och segmentering för att upptäcka defekterna. Den använder sedan maskininlärningsalgoritmer som stödvektormaskiner och djupinlärning för att klassificera defekterna. Detta möjliggör en mer exakt och detaljerad analys av defekterna.

Systemet har testats på en mängd olika SEM-bilder och har visat sig vara mer exakt och detaljerad än traditionella metoder. Den kan upptäcka och klassificera defekter med högre noggrannhet än traditionella metoder, och den kan även upptäcka defekter som inte är synliga för blotta ögat.

SEMI-PointRend är ett kraftfullt verktyg för att analysera defekter i SEM-bilder. Den kan ge mer exakta och detaljerade resultat än traditionella metoder, och den kan också upptäcka defekter som inte är synliga för blotta ögat. Detta gör det till ett ovärderligt verktyg för halvledarindustrin, eftersom det kan hjälpa till att identifiera och åtgärda potentiella problem innan de blir ett problem.

• SEO-drivet innehåll och PR-distribution. Bli förstärkt idag.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Kunskap förstärkt. Tillgång här.
• Källa: Platon Data Intelligence: PlatoAiStream