SEMI-PointRend: Att uppnå mer exakt och detaljerad analys av halvledardefekter i SEM-bilder

Halvledardefekter är ett stort problem för elektronikindustrin. Förmågan att noggrant och tillförlitligt upptäcka och analysera dessa defekter är avgörande för att säkerställa produktkvalitet och tillförlitlighet. SEMI-PointRend är en ny teknik som möjliggör mer exakt och detaljerad analys av halvledardefekter i SEM-bilder.

SEMI-PointRend är en maskininlärningsbaserad algoritm som använder en kombination av bildbehandling och djupinlärningstekniker för att noggrant upptäcka och analysera halvledardefekter i SEM-bilder. Algoritmen är utformad för att identifiera och klassificera defekter baserat på deras storlek, form och plats. Den kan också upptäcka subtila skillnader mellan olika typer av defekter, vilket möjliggör en mer exakt och detaljerad analys.

Algoritmen fungerar genom att först extrahera funktioner från SEM-bilderna. Dessa funktioner används sedan för att träna en modell för djupinlärning som exakt kan upptäcka och klassificera defekter. Modellen används sedan för att analysera SEM-bilderna och identifiera eventuella defekter. Resultaten används sedan för att generera en detaljerad rapport som innehåller en lista över de upptäckta defekterna, deras storlek, form och plats.

SEMI-PointRend är ett viktigt verktyg för elektronikindustrin eftersom det möjliggör mer exakt och detaljerad analys av halvledardefekter i SEM-bilder. Denna teknik kan bidra till att förbättra produktkvaliteten och tillförlitligheten genom att tillhandahålla mer exakt information om defekterna i halvledarenheterna. Dessutom kan det hjälpa till att minska kostnaderna för defektdetektering och analys, samt förbättra effektiviteten i processen.

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