เครื่องมือวัดผลอัตโนมัติที่อิงตามรูปภาพ

การทำงาน

ทรานซิสเตอร์เป็นองค์ประกอบสําคัญในวงจรรวมที่ประสิทธิภาพขึ้นอยู่กับโครงสร้างและองค์ประกอบของวัสดุ เมื่อเร็วๆ นี้ อุปกรณ์ตรรกะ CMOS แบบดั้งเดิมที่ใช้ซิลิคอนได้พบกับข้อจำกัดทางเทคนิคและทางกายภาพ ด้วยเหตุนี้ ทีมวิจัยหลายทีมจึงพยายามค้นหาวัสดุเซมิคอนดักเตอร์ใหม่ๆ เพื่อพัฒนาวงการนี้
โครงการของเรามีเป้าหมายเพื่อพัฒนาโมเดลปัญญาประดิษฐ์ (AI) เพื่อประเมินคุณภาพของตัวอย่างช่องที่ได้รับระหว่างขั้นตอนการลอก ซึ่งมีความสำคัญในกระบวนการผลิตอุปกรณ์เซมิคอนดักเตอร์จากวัสดุใหม่ โดยทั่วไปแล้ว ตัวอย่างของช่องเหล่านี้จะสังเกตภายใต้กล้องจุลทรรศน์แบบออปติคอลหรือกล้องจุลทรรศน์อิเล็กตรอนแบบสแกนมาโคร (SEM) และวัดความกว้างด้วยตนเองโดยใช้ซอฟต์แวร์การวัดภาพทางวิทยาศาสตร์
แต่เราได้ออกแบบเว็บไซต์ที่ใช้ Gemini API และเทคนิคการประมวลผลภาพเพื่อทำให้กระบวนการนี้ทำงานอัตโนมัติ ผู้ใช้สามารถอัปโหลดรูปภาพเป้าหมายไปยัง API และรับข้อมูลเกี่ยวกับความกว้างของช่องและความเหมาะสมของตัวอย่างสำหรับการผลิตอุปกรณ์ได้ทันที นอกจากนี้ เรายังสร้างและฝึกชุดข้อมูลของเราเองสำหรับโมเดลการแบ่งกลุ่มตามสถาปัตยกรรม UNet ด้วย เราเชื่อว่านวัตกรรมนี้จะเป็นประโยชน์อย่างมากต่อทีมวิจัยที่ทำงานเกี่ยวกับอุปกรณ์นาโนซึ่งอิงตามวัสดุเซมิคอนดักเตอร์แบบใหม่ ซึ่งจะมอบความสะดวกอย่างมากให้แก่ทีมวิจัย