SEMI-PointRend: досягнення підвищеної точності та деталізації в аналізі дефектів напівпровідників із SEM-зображень

Аналіз дефектів напівпровідників є важливою частиною процесу виробництва інтегральних схем. Дефекти можуть спричинити різноманітні проблеми, від зниження продуктивності до повного виходу пристрою з ладу. Щоб забезпечити виробництво продукції найвищої якості, необхідно мати надійний і точний метод виявлення та аналізу дефектів. SEMI-PointRend — це нова технологія, яка забезпечує підвищену точність і деталізацію аналізу дефектів напівпровідників за допомогою зображень скануючого електронного мікроскопа (SEM).

SEMI-PointRend — це система обробки зображень на основі машинного навчання, яка використовує алгоритми глибокого навчання для виявлення та аналізу дефектів у напівпровідникових пристроях. Він призначений для використання з SEM-зображеннями, які забезпечують вищу роздільну здатність, ніж традиційна оптична мікроскопія. Використовуючи алгоритми глибокого навчання, SEMI-PointRend здатний виявляти та класифікувати дефекти з більшою точністю та детальністю, ніж традиційні методи.

Система працює, спочатку витягуючи ознаки із зображення SEM. Потім ці функції використовуються для навчання моделі глибокого навчання, яка потім використовується для виявлення та класифікації дефектів зображення. Модель навчається за допомогою великого набору даних SEM-зображень із відомими дефектами, що дозволяє точно виявляти та класифікувати дефекти навіть на зображеннях із низьким контрастом або низьким співвідношенням сигнал/шум.

SEMI-PointRend було протестовано на різних напівпровідникових пристроях, включаючи мікросхеми, пластини та корпуси. У всіх випадках він міг виявити та класифікувати дефекти з більшою точністю, ніж традиційні методи. Крім того, система виявила дефекти, невидимі людському оку, що дозволило провести більш ретельний аналіз дефектів.

Загалом, SEMI-PointRend є ефективним інструментом для підвищення точності та деталізації аналізу дефектів напівпровідників із SEM-зображень. Використовуючи алгоритми глибокого навчання, він здатний виявляти та класифікувати дефекти з більшою точністю, ніж традиційні методи, що дозволяє проводити більш ретельний аналіз дефектів. Ця технологія може допомогти забезпечити виробництво продукції найвищої якості, що призведе до покращення продуктивності та надійності напівпровідникових пристроїв.

• Розповсюдження контенту та PR на основі SEO. Отримайте посилення сьогодні.
• Платоблокчейн. Web3 Metaverse Intelligence. Розширені знання. Доступ тут.
• Джерело: Plato Data Intelligence: PlatoAiStream