技术论文题为“SEMI-PointRend:提高半导体晶圆缺陷分类和分割为渲染”发表(预印本)的研究人员在imec,韩国蔚山大学和KU鲁汶。
文摘:
“在这项研究中,我们应用PointRend(积分渲染)半导体缺陷分割方法。PointRend迭代分割算法受图像呈现在计算机图形学中,一种新的图像分割方法,可以生成高分辨率细分面具。也可以灵活地集成到Mask-RCNN和语义等常见实例分割meta-architecture meta-architecture FCN等。我们实现了一个模型,称为SEMI-PointRend,生成精确的分割面具运用PointRend神经网络模块。在本文中,我们专注于比较SEMI-PointRend的缺陷分割预测和Mask-RCNN各种缺陷类型(line-collapse、单桥、薄桥,桥多非横向)。我们表明,SEMI-PointRend可以优于面具R-CNN高达18.8%的细分意味着平均精度。”
发现技术纸在这里。2023年2月出版。
黄、MinJin Bappaditya戴伊,恩里克Dehaerne Sandip哈尔德,young han胫骨。“SEMI-PointRend:改善半导体晶圆缺陷分类和分割呈现。“arXiv预印本arXiv: 2302.09569 (2023)。学报出版的学报计量、检验和过程控制37章。https://doi.org/10.48550/arXiv.2302.09569。
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