Аналіз дефектів напівпровідників у SEM-зображеннях за допомогою SEMI-PointRend: більш точний і детальний підхід

Перевидано Платоном

читають: 0

Напівпровідникова промисловість постійно розвивається та вдосконалюється, а разом з цим і потреба в аналізі дефектів у напівпровідникових зображеннях. SEMI-PointRend — це новий підхід до аналізу дефектів у SEM-зображеннях, який забезпечує більш точні та детальні результати.

SEMI-PointRend — це метод комп’ютерного зору для аналізу дефектів на SEM-зображеннях. Він використовує комбінацію методів обробки зображень і алгоритмів машинного навчання для виявлення та класифікації дефектів у зображеннях. Система спочатку виявляє дефекти зображення, а потім класифікує їх за типом. Це дозволяє більш точно і детально аналізувати дефекти.

Для виявлення дефектів система використовує комбінацію методів обробки зображень, таких як виявлення країв, виділення ознак і сегментація. Потім він використовує алгоритми машинного навчання, такі як опорні векторні машини та глибоке навчання, щоб класифікувати дефекти. Це дозволяє більш точно і детально аналізувати дефекти.

Система була перевірена на різних SEM-зображеннях і виявилася точнішою та детальнішою, ніж традиційні методи. Він здатний виявляти та класифікувати дефекти з більшою точністю, ніж традиційні методи, а також здатний виявляти дефекти, які не видно неозброєним оком.

SEMI-PointRend — це потужний інструмент для аналізу дефектів на SEM-зображеннях. Він здатний забезпечити більш точні та детальні результати, ніж традиційні методи, а також здатний виявляти дефекти, які не видно неозброєним оком. Це робить його безцінним інструментом для напівпровідникової промисловості, оскільки він може допомогти виявити та вирішити потенційні проблеми, перш ніж вони стануть проблемою.