半导体行业在不断发展和改进，因此需要分析半导体图像中的缺陷。 SEMI-PointRend 是一种分析 SEM 图像缺陷的新方法，可提供更准确、更详细的结果。
SEMI-PointRend 是一种基于计算机视觉的方法，用于分析 SEM 图像中的缺陷。它结合使用图像处理技术和机器学习算法来检测和分类图像中的缺陷。系统首先检测图像中的缺陷，然后根据缺陷类型对其进行分类。这样可以对缺陷进行更准确和详细的分析。
该系统结合使用边缘检测、特征提取和分割等图像处理技术来检测缺陷。然后，它使用支持向量机和深度学习等机器学习算法对缺陷进行分类。这样可以对缺陷进行更准确和详细的分析。
该系统已经在各种 SEM 图像上进行了测试，结果发现比传统方法更准确、更详细。它能够以比传统方法更高的精度检测和分类缺陷，并且还能够检测肉眼不可见的缺陷。
SEMI-PointRend 是用于分析 SEM 图像缺陷的强大工具。它能够提供比传统方法更准确、更详细的结果，并且还能够检测出肉眼不可见的缺陷。这使其成为半导体行业的宝贵工具，因为它可以帮助在潜在问题成为问题之前识别和解决它们。
