Phân tích các khuyết tật bán dẫn trong ảnh SEM bằng SEMI-PointRend: Phương pháp tiếp cận chi tiết và chính xác hơn

Ngành công nghiệp bán dẫn không ngừng phát triển và cải thiện, kéo theo đó là nhu cầu phân tích các khuyết tật trong hình ảnh bán dẫn. SEMI-PointRend là một cách tiếp cận mới để phân tích các lỗi trong ảnh SEM cung cấp kết quả chính xác và chi tiết hơn.

SEMI-PointRend là một phương pháp dựa trên thị giác máy tính để phân tích các lỗi trong ảnh SEM. Nó sử dụng kết hợp các kỹ thuật xử lý hình ảnh và thuật toán học máy để phát hiện và phân loại các lỗi trong ảnh. Trước tiên, hệ thống phát hiện các lỗi trong ảnh, sau đó phân loại chúng theo loại. Điều này cho phép phân tích các khuyết tật chính xác và chi tiết hơn.

Hệ thống sử dụng kết hợp các kỹ thuật xử lý hình ảnh như phát hiện cạnh, trích xuất tính năng và phân đoạn để phát hiện các lỗi. Sau đó, nó sử dụng các thuật toán học máy như máy vectơ hỗ trợ và học sâu để phân loại các lỗi. Điều này cho phép phân tích các khuyết tật chính xác và chi tiết hơn.

Hệ thống này đã được thử nghiệm trên nhiều ảnh SEM và đã được chứng minh là chính xác và chi tiết hơn so với các phương pháp truyền thống. Nó có thể phát hiện và phân loại các khuyết tật với độ chính xác cao hơn so với các phương pháp truyền thống và nó cũng có thể phát hiện các khuyết tật mà mắt thường không nhìn thấy được.

SEMI-PointRend là một công cụ mạnh mẽ để phân tích các lỗi trong ảnh SEM. Nó có thể cung cấp kết quả chính xác và chi tiết hơn so với các phương pháp truyền thống, đồng thời nó cũng có thể phát hiện các khuyết tật mà mắt thường không nhìn thấy được. Điều này làm cho nó trở thành một công cụ vô giá cho ngành công nghiệp bán dẫn, vì nó có thể giúp xác định và giải quyết các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng trở thành vấn đề.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligence. Khuếch đại kiến ​​thức. Truy cập Tại đây.
• Nguồn: Plato Data Intelligence: PlatoAiSuối