自動化圖像評估工具

用途

電晶體是積體電路中的重要元件，其效能取決於結構和材料組成。傳統的矽基 CMOS 邏輯裝置最近遇到技術和物理上的限制。因此，許多研究團隊都致力於開發新的半導體材料，以便推動該領域的發展。
我們的專案旨在開發人工智慧模型，評估在剝離步驟中取得的通道樣本品質，這在以新材料為基礎的半導體裝置製造程序中至關重要。傳統上，這些管道樣本會在光學顯微鏡或掃描電子顯微鏡 (SEM) 下觀察，並使用科學圖像測量軟體手動測量寬度。
不過，我們設計的網站採用 Gemini API 和圖像處理技術，可自動執行這項程序。使用者可以將目標相片上傳至 API，並立即收到有關管道寬度和樣本是否適合用於裝置製造的資訊。此外，我們也建立並訓練了用於區隔模型的資料集，並以 UNet 架構為基礎。我們相信這項創新技術將大大有助於研究團隊使用新型半導體材料開發奈米裝置，為他們帶來極大便利。