Strumento di misurazione automatica basata sulle immagini

Descrizione

I transistor sono componenti essenziali nei circuiti integrati, dove il loro rendimento dipende dalla struttura e dalla composizione del materiale. Di recente, i dispositivi logici CMOS convenzionali basati sul silicio hanno riscontrato limitazioni tecniche e fisiche. Di conseguenza, molti team di ricerca stanno esplorando nuovi materiali semiconduttori per far progredire il settore.
Il nostro progetto aveva lo scopo di sviluppare un modello di intelligenza artificiale per valutare la qualità dei campioni di canali ottenuti durante la fase di esfoliazione, che è fondamentale nel processo di produzione di dispositivi semiconduttori basati su nuovi materiali. Tradizionalmente, questi campioni di canali vengono osservati al microscopio ottico o al microscopio a scansione elettronica (SEM) e la loro larghezza viene misurata manualmente utilizzando un software di misurazione delle immagini scientifiche.
Tuttavia, abbiamo progettato un sito web che utilizza l'API Gemini e le tecniche di elaborazione delle immagini per automatizzare questo processo. Gli utenti possono caricare le foto target nell'API e ricevere immediatamente informazioni sulla larghezza dei canali e sull'idoneità dei campioni per la produzione del dispositivo. Inoltre, abbiamo creato e addestrato i nostri set di dati per i modelli di segmentazione basati sull'architettura UNet. Riteniamo che questa innovazione sia di grande beneficio per i team di ricerca che lavorano su nanodispositivi basati su nuovi materiali semiconduttori, offrendo loro un'importante praticità.