Outil de mesure automatisé basé sur l'image

Description

Les transistors sont des composants essentiels des circuits intégrés, dont les performances dépendent de leur structure et de leur composition matérielle. Récemment, les dispositifs logiques CMOS conventionnels à base de silicium ont rencontré des limites techniques et physiques. Par conséquent, de nombreuses équipes de recherche explorent de nouveaux matériaux semi-conducteurs pour faire progresser le domaine.
Notre projet visait à développer un modèle d'intelligence artificielle pour évaluer la qualité des échantillons de canaux obtenus lors de l'étape d'exfoliation, qui est essentielle dans le processus de fabrication des dispositifs semi-conducteurs basés sur de nouveaux matériaux. Traditionnellement, ces échantillons de canaux sont observés sous un microscope optique ou un microscope électronique à balayage (SEM), et leur largeur est mesurée manuellement à l'aide d'un logiciel de mesure d'images scientifiques.
Nous avons toutefois conçu un site Web qui utilise l'API Gemini et des techniques de traitement d'image pour automatiser ce processus. Les utilisateurs peuvent importer des photos cibles dans l'API et recevoir immédiatement des informations sur la largeur des canaux et la pertinence des échantillons pour la fabrication d'appareils. Nous avons également créé et entraîné nos propres ensembles de données pour les modèles de segmentation basés sur l'architecture UNet. Nous pensons que cette innovation sera très bénéfique pour les équipes de recherche qui travaillent sur des nano-appareils basés sur de nouveaux matériaux semi-conducteurs, car elle leur apportera une grande commodité.