SEMI-PointRend: покращена точність і деталізація в аналізі дефектів напівпровідників SEM-зображень

Аналіз дефектів напівпровідників на зображеннях скануючого електронного мікроскопа (SEM) є важливою частиною процесу виробництва напівпровідників. Здатність точно виявляти та ідентифікувати дефекти має важливе значення для забезпечення якості та надійності кінцевого продукту. Останні досягнення в області машинного навчання та комп’ютерного зору дозволили розробити потужні алгоритми, які можуть автоматично виявляти та класифікувати дефекти на SEM-зображеннях.

Один з таких алгоритмів називається SEMI-PointRend, який був розроблений дослідниками Каліфорнійського університету в Берклі. Цей алгоритм використовує поєднання глибокого навчання та обробки хмари точок для точного виявлення та класифікації дефектів у SEM-зображеннях. Алгоритм здатний виявляти та класифікувати дефекти з високою точністю та деталізацією навіть на зображеннях із низькою контрастністю чи низькою роздільною здатністю.

Алгоритм працює, спочатку перетворюючи SEM-зображення в хмару точок, яка є тривимірним представленням зображення. Потім хмара точок обробляється за допомогою моделі глибокого навчання для виявлення та класифікації дефектів. Модель навчається на великому наборі даних SEM-зображень із відомими дефектами, що дозволяє точно виявляти та класифікувати навіть невеликі чи ледве помітні дефекти.

Алгоритм був протестований на різних SEM-зображеннях і показав, що досягає точності до 99%. Це значно вище, ніж традиційні методи виявлення дефектів, які зазвичай мають точність близько 80%. Крім того, алгоритм здатний виявляти та класифікувати дефекти з високою деталізацією, що дозволяє проводити більш точний аналіз дефектів.

Загалом SEMI-PointRend є потужним інструментом для точного виявлення та класифікації дефектів на SEM-зображеннях. Показано, що він забезпечує високу точність і деталізацію, що робить його безцінним інструментом для виробників напівпровідників. Завдяки своїй здатності швидко й точно виявляти й класифікувати дефекти, він може допомогти забезпечити якість і надійність напівпровідникових виробів.

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