来历：蔡司显微镜黄承梁
随着显微镜技术的生长，半导体用户对于显微镜的需求已经经不光单停留于微不雅结构的成像上，而是希望经由历程硬件及软件方案的相联合，提高掉效分析（FA）的效率、正确率，并尽可能的削减人工操作带来的不确定性。
为此，蔡司提供客制化的软件解决方案，使用AI技术，于分类（classification）、图象支解（segmentation）及图象处置处罚（processing）三年夜运用标的目的上助力半导体掉效分析。
图象处置处罚：晋升SEM短扫描时间图象的质量
SEM成像的一年夜挑战是快速的扫描及高信噪比的图象的抵牾。有时辰为了寻求高效率的分析或者者削减电子束对于敏感样品的辐照，咱们会削减电子束扫描时间，但这会因为信噪比降低而影响图象质量。利用AI降噪技术，咱们于不丢掉图象细节的情况下晋升了原始图片的信噪比，从而统筹了高效率及高图象质量。
图象处置处罚：提高XRM年夜视线扫描的分辩率
于三维X射线无损分析中也面对着近似的难题。高分辩的成像象征着缩小成像视线，有无要领可以实现高效的年夜视线高分辩成像呢？使用基在深度进修的DeepScout功效，咱们利用局部的高分辩扫描作为练习模子，把年夜视线（LFOV）扫描的低分辩图象恢复成高分辩图象，从而实现了年夜视线及高分辩兼患上，把分析效率晋升了数倍。
▲蔡司X射线显微镜三维成像的进步前辈封装样品虚拟截面，左：年夜视线扫描的原始图片；右：AI恢复处置处罚的高分辩图片
图象支解及分类：从SEM图片中提取缺陷并分类
于化合物半导体的衬底缺陷检测中，需要的对于年夜量的SEM图片（如CL或者ECCI图片）举行分析，区别并统计缺陷类型。借助机械进修算法，咱们可以或许正确地从ECCI图片的配景中提掏出位错及外貌颗粒物的漫衍，主动完成缺陷分类及缺陷密度的盘算。
▲蔡司场发射扫描电镜拍摄的GaN晶圆的电子通道衬度图象（ECCI），上：原始图片；下：AI图形辨认及支解处置惩�：螅斓阄饷部帕Ｎ铮频阄淮砺�
分类及定制化的主动事情流程：主动寻觅目标结构、拍图及辨认异样
咱们另有可以把一种或者多种AI的显微镜运用及主动化的显微镜操作联合，形玉成主动的完备分析流程。例如这一案例中用户需要对于样品上特定区域的DRAM晶体管举行连续的年夜面积拍摄，然后辨认并分析异样。咱们提供了完备的主动化事情流程，使电镜可以或许于数毫米长宽的样品上主动寻觅所有的目标结构，把目标结构居中，并主动调治倍率、对于焦、亮度对于比度，成像生存，然后挪动到下一名置重复上述法式，末了于所有的图片中辨认出异样结构。
▲快盈VIII平台-利用可视化编程工具实现主动的DRAM样品拍摄及异样结构检测
可以看到AI技术的快速生长为显微分析及掉效分析带来了立异及便当，把AI及显微镜联合于一些半导体掉效分析场景可以提高分析效率和削减酬金过错，从繁琐的重复性事情中解下班程师的双手，从而极年夜地提高试验室的产出。
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