Herramienta de medición automática basada en imágenes

Qué hace

Los transistores son componentes esenciales en los circuitos integrados, donde su rendimiento depende de su estructura y composición de material. Recientemente, los dispositivos lógicos CMOS convencionales basados en silicio han encontrado limitaciones técnicas y físicas. En consecuencia, muchos equipos de investigación están explorando nuevos materiales semiconductores para avanzar en el campo.
El objetivo de nuestro proyecto era desarrollar un modelo de inteligencia artificial para evaluar la calidad de los muestras de canales obtenidos durante el paso de exfoliación, que es fundamental en el proceso de fabricación de dispositivos semiconductores basados en materiales novedosos. Tradicionalmente, estos canales se observan con un microscopio óptico o un microscopio electrónico de barrido (SEM), y su ancho se mide manualmente con un software de medición de imágenes científicas.
Sin embargo, diseñamos un sitio web que utiliza la API de Gemini y técnicas de procesamiento de imágenes para automatizar este proceso. Los usuarios pueden subir fotos de destino a la API y recibir información de inmediato sobre el ancho de los canales y la idoneidad de los samples para la fabricación de dispositivos. Además, también creamos y entrenamos nuestros propios conjuntos de datos para modelos de segmentación basados en la arquitectura UNet. Creemos que esta innovación beneficiará en gran medida a los equipos de investigación que trabajan en nanodispositivos basados en materiales semiconductores novedosos, lo que les brindará una gran comodidad.