課題
半導体製造において、製品の品質は主に顕微鏡（光学顕微鏡、透過型電子顕微鏡（TEM）、走査型電子顕微鏡（SEM）など）で撮影された画像によって評価されます。
最も一般的に使用される評価方法の 1 つは測定です。
例えば、材料の層の厚さ、部品のサイズや面積、角度や曲率などを測定します。これらの評価における課題としては、サンプルデータ数（特に断面画像）が限られていることや、画像にノイズが多く含まれていることが挙げられます。
解決策
従来の画像処理方法には、シンプルで実装が迅速という利点がありますが、汎用性に欠け、効果的に機能させるためには多くのパラメータ調整が必要であるという欠点もあります。
対照的に、ディープラーニング活用の方法は、より一般的な処理機能を備えていますが、長期間にわたるモデルトレーニングプロセスと強力なハードウェアが必要です。
私たちのアプローチは、従来の画像処理方法とディープラーニングベースの手法を柔軟に組み合わせることで、双方の利点を最大限に活用することができます。
結果
当社の測定結果は、経験豊富な技術者による手動測定と同等の品質を持つと考えています。
当社の自動測定ソリューションは、クライアントの品質管理システムに統合され、効率を大幅に向上させました。
