SEMI-PointRend: uppnå ökad noggrannhet och detaljer i analys av halvledardefekter från SEM-bilder

Analys av halvledardefekter är en viktig del av tillverkningsprocessen för integrerade kretsar. Defekter kan orsaka en mängd olika problem, från nedsatt prestanda till fullständigt fel på enheten. För att säkerställa att produkter av högsta kvalitet produceras är det nödvändigt att ha en pålitlig och korrekt metod för att upptäcka och analysera defekter. SEMI-PointRend är en ny teknik som möjliggör ökad noggrannhet och detaljer i halvledardefektanalys från scanning elektronmikroskop (SEM) bilder.

SEMI-PointRend är ett maskininlärningsbaserat bildbehandlingssystem som använder djupinlärningsalgoritmer för att upptäcka och analysera defekter i halvledarenheter. Den är designad för att användas med SEM-bilder, som ger en högre upplösning än traditionell optisk mikroskopi. Genom att använda djupinlärningsalgoritmer kan SEMI-PointRend upptäcka och klassificera defekter med större noggrannhet och detaljer än traditionella metoder.

Systemet fungerar genom att först extrahera funktioner från SEM-bilden. Dessa funktioner används sedan för att träna en modell för djupinlärning, som sedan används för att upptäcka och klassificera defekter i bilden. Modellen tränas med ett stort dataset av SEM-bilder med kända defekter, vilket gör att den kan detektera och klassificera defekter exakt även i bilder med låg kontrast eller lågt signal-brusförhållande.

SEMI-PointRend har testats på en mängd olika halvledarenheter, inklusive chips, wafers och paket. I samtliga fall kunde den upptäcka och klassificera defekter med större noggrannhet än traditionella metoder. Dessutom kunde systemet upptäcka defekter som inte var synliga för det mänskliga ögat, vilket möjliggör en mer grundlig defektanalys.

Sammantaget är SEMI-PointRend ett effektivt verktyg för att öka noggrannheten och detaljerna i analys av halvledardefekter från SEM-bilder. Genom att använda algoritmer för djupinlärning kan den upptäcka och klassificera defekter med större noggrannhet än traditionella metoder, vilket möjliggör en mer grundlig defektanalys. Denna teknik kan hjälpa till att säkerställa att produkter av högsta kvalitet produceras, vilket leder till förbättrad prestanda och tillförlitlighet hos halvledarenheter.

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