Программа на основе искусственного интеллекта, которая помогает находить дефекты в монолитных интегральных схемах. Она автоматически отбраковывает кристаллы и контролирует качество продукции.

Принцип работы программы:

• обнаруживает внешние дефекты МИС с помощью нейросетей;
• при отсутствии дефектов, заполняет формуляр;
• при наличии дефектов, определяет элементы, пораженные дефектами;
• классифицирует дефекты;
• вносит дефекты в формуляр;
• создаёт базу данных для обучения нейросети.

Дефекты приводят не только к несовершенству внешнего вида, но и к сбоям в работе кристалла. Дефекты заметны под микроскопом, но учитывая, что на одной кремниевой пластине может находиться до 900 приборов, распознавание дефектов вручную, может быть достаточно длительным. Программа с использованием нейронных сетей позволяет автоматизировать данный технологический процесс, тем самым увеличивая общий объём производства.

Для обучения нейросети планируется использовать метод свёрточных нейронных сетей и создать базу данных. На предприятии также будут проводиться экспериментальные исследования и выявление недостатков ПО. В качестве архитектуры нейронной сети выбрана модель YOLOv8. Она является одной из самых передовых и популярных моделей, распространяется бесплатно и удобна в использовании. Пользователь не обязан обладать глубокими знаниями в программировании для улучшения системы под свои нужды, что делает продукт универсальным.

Конкурентные преимущества:

• возможность обучения и переобучения системы пользователями, не обладающими знаниями в программировании;
• отечественная разработка;
• простота эксплуатации.

Работа выполнена при поддержке гранта Фонда содействия инновациям, предоставленного в рамках программы

«Студенческий стартап» федерального проекта «Платформа университетского технологического предпринимательства».