ererCải thiện phân tích lỗi bán dẫn trong ảnh SEM bằng SEMI-PointRenderer

Dấu thời gian: Ngày 10 tháng 2023 năm 7 21:XNUMX CH
Nút nguồn: 2006951

Các khuyết tật bán dẫn là một yếu tố quan trọng trong quá trình sản xuất linh kiện điện tử. Khiếm khuyết có thể dẫn đến giảm hiệu suất, tăng chi phí và thậm chí là hỏng sản phẩm. Do đó, điều quan trọng là phải phát hiện và phân tích chính xác các khuyết tật của chất bán dẫn để đảm bảo chất lượng của sản phẩm cuối cùng.

Một cách để phân tích các khuyết tật của chất bán dẫn là sử dụng hình ảnh kính hiển vi điện tử quét (SEM). Ảnh SEM cung cấp một cái nhìn chi tiết về bề mặt của thiết bị bán dẫn, cho phép phát hiện và phân tích các khuyết tật. Tuy nhiên, các phương pháp phân tích ảnh SEM truyền thống rất tốn thời gian và công sức.

Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu đã phát triển một phương pháp mới gọi là SEMI-PointRenderer. Phương pháp này sử dụng kết hợp các kỹ thuật thị giác máy tính và học máy để tự động phát hiện và phân tích các khuyết tật bán dẫn trong ảnh SEM. Hệ thống có thể xác định các loại khuyết tật khác nhau, chẳng hạn như vết nứt, lỗ rỗng và các dị thường khác. Nó cũng có thể đo kích thước và hình dạng của các khuyết tật, cũng như vị trí của chúng trên bề mặt thiết bị.

Việc sử dụng SEMI-PointRenderer đã được chứng minh là cải thiện độ chính xác và tốc độ phân tích lỗi so với các phương pháp truyền thống. Điều này có thể dẫn đến việc kiểm soát chất lượng được cải thiện và giảm chi phí liên quan đến sản xuất chất bán dẫn. Ngoài ra, hệ thống có thể được sử dụng để xác định các nguồn lỗi tiềm ẩn trước khi sản phẩm được phát hành, cho phép thực hiện hành động khắc phục chủ động.

Nhìn chung, SEMI-PointRenderer cung cấp một cách hiệu quả và chính xác để phân tích các khuyết tật bán dẫn trong ảnh SEM. Bằng cách sử dụng hệ thống này, các nhà sản xuất có thể cải thiện chất lượng sản phẩm của họ và giảm chi phí liên quan đến sản xuất.

Dấu thời gian:

Thêm từ Chất bán dẫn / Web3