SEMI-PointRend: Đạt được độ chính xác và chi tiết gia tăng trong phân tích khuyết tật chất bán dẫn từ hình ảnh SEM

Dấu thời gian: Ngày 10 tháng 2023 năm 8 21:XNUMX CH
Nút nguồn: 2011071

Phân tích khuyết tật chất bán dẫn là một phần quan trọng của quy trình sản xuất mạch tích hợp. Các lỗi có thể gây ra nhiều vấn đề khác nhau, từ giảm hiệu suất cho đến hỏng hoàn toàn thiết bị. Để đảm bảo rằng các sản phẩm có chất lượng cao nhất được sản xuất, cần phải có một phương pháp phát hiện và phân tích các khuyết tật đáng tin cậy và chính xác. SEMI-PointRend là một công nghệ mới cho phép tăng độ chính xác và chi tiết trong phân tích khuyết tật chất bán dẫn từ hình ảnh kính hiển vi điện tử quét (SEM).

SEMI-PointRend là một hệ thống xử lý hình ảnh dựa trên máy học sử dụng các thuật toán học sâu để phát hiện và phân tích các lỗi trong thiết bị bán dẫn. Nó được thiết kế để sử dụng với ảnh SEM, cung cấp độ phân giải cao hơn so với kính hiển vi quang học truyền thống. Bằng cách sử dụng các thuật toán học sâu, SEMI-PointRend có thể phát hiện và phân loại các lỗi với độ chính xác và chi tiết cao hơn các phương pháp truyền thống.

Hệ thống hoạt động bằng cách trích xuất các tính năng đầu tiên từ hình ảnh SEM. Các tính năng này sau đó được sử dụng để đào tạo một mô hình học sâu, mô hình này sau đó được sử dụng để phát hiện và phân loại các lỗi trong hình ảnh. Mô hình được đào tạo bằng cách sử dụng tập dữ liệu lớn gồm các hình ảnh SEM với các lỗi đã biết, cho phép mô hình phát hiện và phân loại chính xác các lỗi ngay cả trong các hình ảnh có độ tương phản thấp hoặc tỷ lệ nhiễu tín hiệu thấp.

SEMI-PointRend đã được thử nghiệm trên nhiều loại thiết bị bán dẫn khác nhau, bao gồm chip, tấm bán dẫn và gói. Trong mọi trường hợp, nó có thể phát hiện và phân loại lỗi với độ chính xác cao hơn các phương pháp truyền thống. Ngoài ra, hệ thống có thể phát hiện các lỗi mà mắt người không thể nhìn thấy, cho phép phân tích lỗi kỹ lưỡng hơn.

Nhìn chung, SEMI-PointRend là một công cụ hiệu quả để tăng độ chính xác và chi tiết trong phân tích lỗi bán dẫn từ ảnh SEM. Bằng cách sử dụng các thuật toán học sâu, nó có thể phát hiện và phân loại lỗi với độ chính xác cao hơn so với các phương pháp truyền thống, cho phép phân tích lỗi kỹ lưỡng hơn. Công nghệ này có thể giúp đảm bảo rằng các sản phẩm chất lượng cao nhất được sản xuất, giúp cải thiện hiệu suất và độ tin cậy của các thiết bị bán dẫn.

Dấu thời gian:

Thêm từ Chất bán dẫn / Web3