SEMI-PointRend: Phân tích chi tiết và chính xác hơn về các khuyết tật của chất bán dẫn trong ảnh SEM

Dấu thời gian: Ngày 10 tháng 2023 năm 7 21:XNUMX CH
Nút nguồn: 2007275

Các khuyết tật bán dẫn có thể có tác động lớn đến hiệu suất của các thiết bị điện tử. Để đảm bảo rằng những khiếm khuyết này được xác định chính xác và nhanh chóng, các nhà nghiên cứu đã phát triển một phương pháp mới gọi là SEMI-PointRend. Phương pháp này sử dụng kết hợp các kỹ thuật xử lý hình ảnh và học máy để phát hiện và phân tích các khuyết tật bán dẫn trong hình ảnh kính hiển vi điện tử quét (SEM).

Hệ thống SEMI-PointRend dựa trên mô hình học sâu được đào tạo để nhận biết và phân loại các loại lỗi bán dẫn khác nhau. Mô hình được đào tạo bằng cách sử dụng một tập dữ liệu lớn gồm các hình ảnh SEM chứa nhiều loại lỗi khác nhau. Sau khi mô hình được đào tạo, nó có thể được sử dụng để phát hiện và phân loại các lỗi trong hình ảnh mới. Hệ thống này cũng bao gồm một thành phần xử lý hình ảnh được sử dụng để phát hiện và phân tích các lỗi trong hình ảnh.

Hệ thống SEMI-PointRend có một số ưu điểm so với các phương pháp truyền thống để phát hiện và phân tích các khuyết tật của chất bán dẫn. Đầu tiên, nó chính xác hơn các phương pháp truyền thống vì nó có thể phát hiện và phân loại các lỗi chính xác hơn. Thứ hai, nó nhanh hơn các phương pháp truyền thống vì nó có thể xử lý hình ảnh trong thời gian thực. Cuối cùng, nó chi tiết hơn các phương pháp truyền thống vì nó có thể cung cấp thông tin chi tiết về kích thước, hình dạng và vị trí của các khuyết tật.

Nhìn chung, hệ thống SEMI-PointRend là một công cụ mạnh mẽ để phát hiện và phân tích chính xác và nhanh chóng các khuyết tật bán dẫn trong ảnh SEM. Hệ thống này có thể giúp các kỹ sư xác định và giải quyết các sự cố tiềm ẩn với thiết bị của họ nhanh chóng và hiệu quả hơn, giúp cải thiện hiệu suất và độ tin cậy.

Dấu thời gian:

Thêm từ Chất bán dẫn / Web3