குறைக்கடத்தி வடிவவியல்கள் 10nm மற்றும் அதற்குக் கீழே சுருங்கும்போது, 'பாதிப்பில்லாத' ஒப்பனைக் குறைபாடு மற்றும் ஒரு அபாயகரமான செயல்பாட்டுக் குறைபாடு ஆகியவற்றுக்கு இடையேயான வரம்பு நடைமுறையில் மறைந்துவிடும். செதில் மேற்பரப்பில் சிறிய கீறல்கள் அல்லது கறைகள் ஒருமுறை அலட்சியமாகத் தோன்றின. இன்று, அவை தீவிர வெப்ப அழுத்தத்தின் கீழ் தீவிர நம்பகத்தன்மை அபாயங்களை ஏற்படுத்துகின்றன. நவீன செதில் மற்றும் பேக்கேஜிங் தொகுதிகளுக்கு மனித ஆய்வு இனி புள்ளிவிவர ரீதியாக சாத்தியமில்லை. ஆபரேட்டர்கள் மில்லியன் கணக்கான நுண்ணிய கூறுகளை துல்லியமாக செயலாக்க முடியாது. நிலையான கண் சோர்வு இயற்கையாகவே தவறவிட்ட முரண்பாடுகளுக்கு வழிவகுக்கிறது.
தானியங்குக்கு மேம்படுத்துகிறது ஒப்பனை குறைபாடு ஆய்வு கருவி இப்போது அதிக மகசூல் உற்பத்திக்கான அடிப்படைத் தேவையாக உள்ளது. இருப்பினும், முதலீட்டின் உண்மையான வருவாயைக் கணக்கிடுவதற்கு ஆழமான பார்வை தேவைப்படுகிறது. நீங்கள் எளிய குறைபாடு பிடிப்பு விகிதங்களுக்கு அப்பால் பார்க்க வேண்டும். துல்லியம், உற்பத்தி செயல்திறன் மற்றும் தரவுத் தடமறிதல் ஆகியவற்றைச் சரியாகச் சமநிலைப்படுத்தும் அமைப்பு உங்களுக்குத் தேவை. மேம்பட்ட கண்டறிதல் அமைப்புகள் எவ்வாறு விளைச்சலைப் பாதுகாக்கின்றன மற்றும் நவீன புனையமைப்பு வசதிகளில் தரக் கட்டுப்பாட்டை மறுவரையறை செய்வதை இந்தக் கட்டுரை ஆராய்கிறது.
மகசூல் பாதுகாப்பு: தானியங்கு மேற்பரப்பு குறைபாடு கண்டறிதல் மேலோட்டமான முரண்பாடுகளை (மைக்ரோ கீறல்கள், கறைகள், சிப்பிங்) கீழ்நிலை தோல்விகளில் சேர்வதைத் தடுக்கிறது.
ஓவர்கில் குறைப்பு: மேம்பட்ட அமைப்புகள் சிக்கலான குறைபாடுகள் மற்றும் ஏற்றுக்கொள்ளக்கூடிய மாறுபாட்டை வேறுபடுத்துகின்றன, சாத்தியமான சிலிக்கானை வீணடிக்கும் தவறான நேர்மறைகளை (ஓவர்கில்) குறைக்கின்றன.
கண்டறியக்கூடிய தன்மை: நவீன காட்சி ஆய்வுக் கருவிகள் MES/YMS உடன் நேரடியாக ஒருங்கிணைத்து, மூல காரண பகுப்பாய்விற்கான மூடிய பின்னூட்டத்தை வழங்குகிறது.
AI vs. பாரம்பரியம்: விதி அடிப்படையிலான AOI (தானியங்கி ஒளியியல் ஆய்வு) இலிருந்து ஆழமான கற்றல் மாதிரிகளுக்கு மாறுவது, உற்பத்தியாளர்கள் ஆய்வுத் தீர்வுகளை எவ்வாறு மதிப்பிடுகிறார்கள் என்பதை அடிப்படையில் மாற்றுகிறது.
நாம் பெரும்பாலும் ஒப்பனை குறைபாடுகளை பாதிப்பில்லாததாக கருதுகிறோம். இந்த அனுமானம் இன்று ஆபத்தானது. அழகியல் மற்றும் செயல்பாட்டு குறைபாடுகளுக்கு இடையிலான கோடு தொடர்ந்து மங்கலாகிறது. சிலிக்கான் விளிம்பில் ஒரு சிறிய சில்லு ஒரு எளிய அழகியல் சிக்கலாக இருக்கலாம். இருப்பினும், இது கடுமையான அழுத்த செறிவு புள்ளியை உருவாக்குகிறது. கூறு வெப்ப சுழற்சிக்கு உட்படும் போது, இந்த புள்ளி தோல்வியடைகிறது. குறைபாடு ஒரு நுண்ணிய விரிசலாக விரிவடைகிறது. இறுதியில், இது செயல்பாட்டு சுற்றுகளை அழிக்கிறது. செயலற்ற அடுக்கு மாறுபாடுகள் அல்லது சிறிய நிறமாற்றங்கள் பெரும்பாலும் அடிப்படை இரசாயன ஏற்றத்தாழ்வுகளைக் குறிக்கின்றன. உயர் சக்தி பயன்பாடுகளில் இந்த வெளித்தோற்றத்தில் மேலோட்டமான முரண்பாடுகளை நீங்கள் புறக்கணிக்க முடியாது.
ஒரு கணினி குறைபாட்டைத் தவறவிட்டால் தவறான எதிர்மறைகள் நிகழ்கின்றன. இதை நாம் 'அண்டர்கில்' என்று அழைக்கிறோம். அவை கண்டறியப்படாமல் இறுதி தயாரிப்புக்குள் நழுவுகின்றன. வரிசைப்படுத்தப்பட்ட சிறிது நேரத்திலேயே கள தோல்விகள் ஏற்படும். வாடிக்கையாளர்கள் விலை உயர்ந்த ரிட்டர்ன் மெர்ச்சண்டைஸ் அங்கீகாரங்களை (ஆர்எம்ஏக்கள்) வழங்குகிறார்கள். மிக முக்கியமாக, உங்கள் விற்பனையாளர் தகுதி நிலை மிகப்பெரிய வெற்றியைப் பெறுகிறது. ஆட்டோமோட்டிவ் எலக்ட்ரானிக்ஸ் கவுன்சில் போன்ற நிறுவனங்கள் AEC-Q100 போன்ற நம்பகத்தன்மை தரநிலைகளை கண்டிப்பாக செயல்படுத்துகின்றன. அவர்கள் பூஜ்ஜிய குறைபாடுகளைக் கோருகிறார்கள். ஒரு கீறலைத் தவறவிடுவது உங்கள் நற்பெயரை முழுவதுமாக சேதப்படுத்தும்.
தவறான நேர்மறைகள் சமமாக அழிவுகரமானவை. இதை 'ஓவர்கில்' என்று அழைக்கிறோம். பாரம்பரிய ஆய்வுக் கருவிகள் பெரும்பாலும் அதிக உணர்திறன் கொண்டவை. அவை ஏற்றுக்கொள்ளக்கூடிய பொருள் மாறுபாடுகளை முக்கியமான குறைபாடுகளாகக் குறிக்கின்றன. இது உங்கள் மகசூல் விகிதத்தை செயற்கையாக குறைக்கிறது. நீங்கள் முற்றிலும் சாத்தியமான சிலிக்கானை நிராகரிக்கிறீர்கள். மாற்றாக, நீங்கள் ஆபரேட்டர்களை கைமுறையான இரண்டாம் நிலை மதிப்பாய்வுகளுக்கு கட்டாயப்படுத்துகிறீர்கள். இதனால் நேரமும், திறமையான உழைப்பும் வீணாகிறது. இது தொழிற்சாலை ஆட்டோமேஷனின் முழு நோக்கத்தையும் தோற்கடிக்கிறது. இந்த ஓவர்கில்லை வெகுவாகக் குறைக்க உங்களுக்கு ஸ்மார்ட் சிஸ்டம் தேவை.
தொழில் நிலப்பரப்பு வேகமாக மாறி வருகிறது. அடுக்கு-1 வாகன மற்றும் விண்வெளி வாடிக்கையாளர்களுக்கு முழுமையான முழுமை தேவை. அவர்கள் இப்போது விநியோகச் சங்கிலி முழுவதும் கண்டிப்பான ட்ரேஸ்பிலிட்டியை கட்டாயப்படுத்துகிறார்கள். அவை அனைத்து குறைக்கடத்தி கூறுகளுக்கும் முழுமையான பூஜ்ஜிய குறைபாடு சகிப்புத்தன்மையை செயல்படுத்துகின்றன. ஒரு எளிய காட்சி சரிபார்ப்பு இனி இணக்க தணிக்கைகளை திருப்திப்படுத்தாது. கூறு ஒருமைப்பாட்டின் மறுக்க முடியாத டிஜிட்டல் ஆதாரத்தை நீங்கள் வழங்க வேண்டும். தானியங்கு ஆய்வு இந்த சரிபார்க்கக்கூடிய தரவு பாதையை சிரமமின்றி வழங்குகிறது.
தொகுதி மாதிரி ஒரு காலத்தில் தொழில் தரநிலையாக இருந்தது. அது இப்போது முற்றிலும் வழக்கற்றுப் போய்விட்டது. நவீன இன்லைன் செயலாக்க அமைப்புகள் 100% கூறுகளை ஆய்வு செய்கின்றன. அவர்கள் இதை முழு உற்பத்தி வேகத்தில் செய்கிறார்கள். ஆய்வு நிலையத்தில் நீங்கள் இனி இடையூறுகளைச் சந்திக்க மாட்டீர்கள். சாதனம் ஒரு மணி நேரத்திற்கு ஆயிரக்கணக்கான யூனிட்களை தொடர்ச்சியாக செயலாக்குகிறது. இந்த விரிவான கவரேஜ் உடனடி குறைபாடுகளைக் கட்டுப்படுத்த உத்தரவாதம் அளிக்கிறது. விலையுயர்ந்த பேக்கேஜிங் நிலைகளுக்குச் செல்வதற்கு முன்பு நீங்கள் முரண்பாடுகளைப் பிடிக்கிறீர்கள்.
நவீன உற்பத்தி நானோ அளவில் செயல்படுகிறது. இந்த அளவைப் பொருத்த, தானியங்கு அமைப்புகள் மேம்பட்ட ஒளியியலைப் பயன்படுத்துகின்றன. அவை பிரைட்ஃபீல்ட், டார்க்ஃபீல்ட் மற்றும் இன்டர்ஃபெரோமெட்ரி நுட்பங்களை இணைக்கின்றன. இந்த லைட்டிங் முறைகள் நானோமீட்டர் நிலை வரை மேற்பரப்பு முரண்பாடுகளை வெளிப்படுத்துகின்றன. அவர்கள் 10nm துகள் படிவுகளை உடனடியாக கண்டறிய முடியும். வலுவான ஒப்பனை குறைபாடு ஆய்வு எதுவும் கவனிக்கப்படாமல் இருப்பதை உறுதி செய்கிறது. நுண்ணிய விலகல்களை அவை பெரிய செயல்பாட்டுப் பிழைகளாகக் கூட்டும் முன் நீங்கள் அடையாளம் காணலாம்.
மோசமான சில்லுகளிலிருந்து நல்ல சில்லுகளை வரிசைப்படுத்துவதை விட ஆய்வுக் கருவிகள் அதிகம் செய்கின்றன. அவை சக்திவாய்ந்த தரவு சேகரிப்பு முனைகளாக செயல்படுகின்றன. நூற்றுக்கணக்கான செதில்களில் குறைபாடுள்ள இருப்பிடத் தரவை கணினி ஒருங்கிணைக்கிறது. இது மீண்டும் மீண்டும் வரும் வடிவங்களை எளிதில் அடையாளம் காட்டுகிறது. எடுத்துக்காட்டாக, தொடர்ச்சியான விளிம்பு கீறல்கள் தவறான ரோபோ கையாளுதல் கையைக் குறிக்கலாம். அப்ஸ்ட்ரீம் உபகரண சறுக்கலை உடனடியாக நீங்கள் கண்டறிகிறீர்கள். அறிகுறிகளைத் தொடர்ந்து வடிகட்டுவதற்குப் பதிலாக மூல காரணத்தை நீங்கள் சரிசெய்கிறீர்கள்.
கையேடு QA பொறியாளர்களை நம்புவது உங்கள் தொழிற்சாலை வளர்ச்சியை கட்டுப்படுத்துகிறது. காட்சி வரிசையாக்கம் கடினமானது மற்றும் மிகவும் பிழையானதாகும். நவீன உபகரணங்கள் இந்த உயர் திறமையான தொழிலாளர்களை மீண்டும் மீண்டும் செய்யும் பணிகளில் இருந்து மாற்றுகின்றன. அவை செயல்முறை மேம்பாடு மற்றும் மேம்பட்ட குறைபாடு பகுப்பாய்வுக்கு நகர்கின்றன. உங்கள் பொறியியல் குழுவின் மதிப்பை அதிகரிக்கிறீர்கள். நாள் முழுவதும் நுண்ணோக்கிகளைப் பார்த்துக் கொண்டிருப்பதற்குப் பதிலாக சிக்கலான மகசூல் சவால்களைத் தீர்ப்பதில் அவர்கள் கவனம் செலுத்துகிறார்கள்.
கடுமையான அல்காரிதம்கள் பாரம்பரிய விதி அடிப்படையிலான AOI அமைப்புகளை நிர்வகிக்கிறது. நீங்கள் மென்பொருளில் சரியான அளவுருக்களை நிரல் செய்கிறீர்கள். இந்த அமைப்புகள் கணிக்கக்கூடிய, மிகவும் கட்டமைக்கப்பட்ட கூறுகளுடன் சிறந்து விளங்குகின்றன. அவர்கள் கடுமையான வடிவியல் சகிப்புத்தன்மையை செய்தபின் கையாளுகிறார்கள். இருப்பினும், அவை பொருந்தக்கூடிய தன்மையைக் கொண்டிருக்கவில்லை. அவர்கள் கணிக்க முடியாத கரிம வடிவங்களுடன் போராடுகிறார்கள். பல்வேறு பின்னணிகள் அல்காரிதம்களை எளிதில் குழப்புகின்றன. செதில் மேற்பரப்பில் மாறுபடும் பிரதிபலிப்பு தொடர்ந்து தவறான அலாரங்களைத் தூண்டுகிறது.
ஆழ்ந்த கற்றல் ஆய்வு முன்னுதாரணத்தை முழுவதுமாக மாற்றுகிறது. AI-இயங்கும் மாதிரிகள் கடின குறியீடு விதிகளை நம்பவில்லை. அவை சிக்கலான மேற்பரப்புகள் மற்றும் குறைந்த மாறுபட்ட குறைபாடுகளை அழகாக கையாளுகின்றன. தவறான நேர்மறைகளைக் குறைப்பதில் அவர்கள் சிறந்து விளங்குகிறார்கள். அல்காரிதம்கள் பாரிய தரவுத்தொகுப்புகளிலிருந்து கற்றுக்கொள்கின்றன. 'நல்லது' மற்றும் 'கெட்டது' கூறுகளின் உதாரணங்களை அவர்களுக்கு வழங்குகிறீர்கள். அவை ஏற்றுக்கொள்ளக்கூடிய தொகுதிக்கு-தொகுப்பு மாறுபாடுகளுக்கு இயற்கையாகவே மாற்றியமைக்கின்றன. நீங்கள் நிலையான, கடினமான அளவுரு டியூனிங்கைத் தவிர்க்கிறீர்கள். அவர்கள் ஒரு மனித ஆபரேட்டரைப் போலவே சூழலைப் புரிந்துகொள்கிறார்கள்.
சில நேரங்களில் உங்களுக்கு இரண்டு அணுகுமுறைகளும் ஒரே நேரத்தில் தேவைப்படும். கலப்பின அமைப்புகள் இறுதி தானியங்கி தீர்வை வழங்குகின்றன. அவை கண்டிப்பான அளவீட்டுக்கான நிர்ணய விதி அடிப்படையிலான அளவீடுகளை இணைக்கின்றன. அதே நேரத்தில், அவர்கள் AI- இயக்கப்படும் மேற்பரப்பு குறைபாடு கண்டறிதல் . ஒப்பனை முரண்பாடுகளுக்கான ஒரே பாஸில் சரியான வடிவியல் சரிபார்ப்பு மற்றும் அறிவார்ந்த ஒழுங்கின்மை அங்கீகாரத்தைப் பெறுவீர்கள். இந்த பல்துறை நவீன மேம்பட்ட பேக்கேஜிங் ஃபேப்களில் அவற்றை மிகவும் விரும்புகிறது.
கணினி வகை |
சிறந்த பயன்பாட்டுக் காட்சி |
முக்கிய தொழில்நுட்ப நன்மை |
முக்கிய வரம்பு |
|---|---|---|---|
விதி அடிப்படையிலான AOI |
யூகிக்கக்கூடிய, மிகவும் கட்டமைக்கப்பட்ட கூறுகள். |
கடுமையான வடிவியல் சகிப்புத்தன்மை மற்றும் அளவீட்டுக்கு ஏற்றது. |
கரிம வடிவங்கள் மற்றும் மாறுபட்ட பிரதிபலிப்பு ஆகியவற்றுடன் போராடுகிறது. |
AI / இயந்திர கற்றல் |
சிக்கலான மேற்பரப்புகள் மற்றும் குறைந்த மாறுபட்ட முரண்பாடுகள். |
தொகுதி மாறுபாடுகளுக்கு ஏற்றது; தவறான நேர்மறைகளை குறைக்கிறது. |
பயிற்சியளிக்க விரிவான, லேபிளிடப்பட்ட குறைபாடு தரவுத்தொகுப்புகள் தேவை. |
கலப்பின அமைப்புகள் |
மேம்பட்ட பேக்கேஜிங் மற்றும் கண்டிப்பான இணக்க சூழல்கள். |
அறிவார்ந்த ஒழுங்கின்மை கண்டறிதலுடன் துல்லியமான அளவியலை ஒருங்கிணைக்கிறது. |
மிகவும் சிக்கலான மென்பொருள் ஒருங்கிணைப்பு மற்றும் வரிசைப்படுத்தல் கட்டங்கள். |
நீங்கள் வேகம் மற்றும் விவரங்களை கவனமாக சமநிலைப்படுத்த வேண்டும். உயர் ஆப்டிகல் உருப்பெருக்கம் சிறிய குறைபாடுகளை தெளிவாக வெளிப்படுத்துகிறது. இருப்பினும், இது கேமராவின் பார்வையை கணிசமாகக் குறைக்கிறது. இது ஆய்வு செயல்முறையை கணிசமாகக் குறைக்கிறது. தேவையான தெளிவுத்திறனில் கணினி தேவையான UPH (ஒரு மணிநேரத்திற்கு அலகுகள்) பராமரிக்கிறதா என்பதை நீங்கள் மதிப்பீடு செய்ய வேண்டும். தேவையற்ற உருப்பெருக்க நிலைகளுக்கு உற்பத்தித் திறனை நீங்கள் தியாகம் செய்ய முடியாது.
லைட்டிங் உங்கள் ஆய்வு செயல்முறையை முழுவதுமாக உருவாக்குகிறது அல்லது உடைக்கிறது. குறைக்கடத்தி பொருட்கள் இயற்கையால் மிகவும் பிரதிபலிக்கும். நிலையான விளக்குகள் கடுமையான கண்ணை கூசும் மற்றும் முக்கியமான குறைபாடுகளை மறைக்கிறது. நீங்கள் கணினியின் ஒளிர்வு கட்டமைப்பை முழுமையாக மதிப்பீடு செய்ய வேண்டும். மல்டி-ஆங்கிள் மற்றும் மல்டி-ஸ்பெக்ட்ரல் லைட்டிங் திறன்களைப் பார்க்கவும். மேம்பட்ட கருவிகள் சிக்கலான பரப்புகளில் ஊடுருவ 3D இமேஜிங்கைப் பயன்படுத்துகின்றன. சிறப்பானது காட்சி ஆய்வு கருவிகள் பிரதிபலிப்பு சிக்கல்களை முழுவதுமாக கடந்து செல்ல சிறப்பு அலைநீளங்களைப் பயன்படுத்துகின்றன. இது மேற்பரப்பு குறைபாட்டின் சரியான நிலப்பரப்பை துல்லியமாக வரைபடமாக்குகிறது.
வன்பொருள் பாதி சமன்பாட்டை மட்டுமே குறிக்கிறது. மென்பொருள் சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு நிஜ-உலக பயன்பாட்டினை மற்றும் தொழிற்சாலை ஒருங்கிணைப்பை ஆணையிடுகிறது. உங்கள் தற்போதைய தரவு உள்கட்டமைப்புடன் உபகரணங்கள் தடையின்றி ஒருங்கிணைக்க வேண்டும். உகந்த இயங்குநிலையை உறுதிப்படுத்த, பயன்படுத்துவதற்கு முன் பல முக்கிய மென்பொருள் தேவைகளை நீங்கள் சரிபார்க்க வேண்டும்:
தொழிற்சாலை முழுவதும் இயந்திரத் தொடர்புக்கு கடுமையான SECS/GEM இணக்கத்தை உறுதிசெய்யவும்.
தனிப்பயன் தரவு பிரித்தெடுத்தல் மற்றும் அறிக்கையிடலை இயக்க API தயார்நிலையைச் சரிபார்க்கவும்.
உங்கள் தற்போதைய உற்பத்தி செயலாக்க அமைப்புகளுடன் (MES) ஒருங்கிணைப்பு நெறிமுறைகளை சோதிக்கவும்.
உங்கள் தற்போதைய மகசூல் மேலாண்மை அமைப்புகளில் (YMS) மென்மையான தரவு ஓட்ட மேப்பிங்கை உறுதிப்படுத்தவும்.
AI- அடிப்படையிலான அமைப்புகள் நம்பமுடியாத ஆய்வு முடிவுகளை வழங்குகின்றன. இருப்பினும், அவை விதிவிலக்காக தரவு-பசி கருவிகள். திறம்பட பயிற்சியளிக்க அவர்களுக்கு விரிவான, துல்லியமாக பெயரிடப்பட்ட தரவுத்தொகுப்புகள் தேவை. நீங்கள் அவர்களுக்கு ஆயிரக்கணக்கான எட்ஜ்-கேஸ் உதாரணங்களை வழங்க வேண்டும். கீறல்கள், கறைகள் மற்றும் சிப்பிங் ஆகியவற்றின் தெளிவான, வகைப்படுத்தப்பட்ட படங்கள் உங்களுக்குத் தேவை. இந்த ஆரம்ப பட நூலகத்தை உருவாக்க கணிசமான நேரம் மற்றும் பொறியியல் முயற்சி தேவை.
வரிசைப்படுத்தப்பட்ட முதல் நாளில் உடனடி முழுமையை எதிர்பார்க்க வேண்டாம். ஆரம்ப அமைப்பு மற்றும் அளவுத்திருத்த கட்டத்தை அங்கீகரிக்கவும். உங்கள் குறிப்பிட்ட தயாரிப்பு அளவுருக்களைக் கற்றுக்கொள்ள கணினிக்கு நேரம் தேவை. இந்த அளவுத்திருத்த காலத்தில், ஓவர்கில் விகிதங்கள் தற்காலிகமாக அதிகரிக்கலாம். இயந்திர கற்றல் மாதிரி ஆரம்பத்தில் எச்சரிக்கையின் பக்கத்தில் தவறு செய்கிறது. இது அதிக உற்பத்தித் தரவை உட்கொள்வதால், துல்லியம் வியத்தகு முறையில் மேம்படுகிறது. இந்த கற்றல் வளைவைச் சுற்றி உற்பத்தி அட்டவணைகளை நீங்கள் திட்டமிட வேண்டும்.
பாரம்பரிய உற்பத்தி வரிகளை மேம்படுத்துவது உடல்ரீதியான சவால்களை அறிமுகப்படுத்துகிறது. நவீன அமைப்புகள் அதிக அளவிலான உயர் தெளிவுத்திறன் தரவை தொடர்ந்து கைப்பற்றுகின்றன. இந்த பாரிய பட தரவு பேலோடுகளை கையாள நெட்வொர்க் உள்கட்டமைப்பு மேம்படுத்தல்கள் பெரும்பாலும் அவசியம். உங்களுக்கு தொழிற்சாலை தளத்தில் உடல் தடம் சரிசெய்தல் தேவைப்படலாம். பழைய ரோபோ லோடர்களுக்கு தனிப்பயன் கையாளுதல் ஒருங்கிணைப்பு அடிக்கடி தேவைப்படுகிறது. முழுமையாக குறைக்கடத்தி ஆய்வு திட்டமிடல் விலையுயர்ந்த வரிசைப்படுத்தல் தாமதங்களை தடுக்கிறது.
வாங்குபவர்கள் விற்பனையாளர் உரிமைகோரல்களை மிகவும் கவனமாக வழிநடத்த வேண்டும். ஒரு பிளாட்ஃபார்மில் ஈடுபடும் முன் எப்போதும் கடுமையான கருத்துச் சான்று (PoC) தேவை. ஒரு வெற்றிகரமான PoC க்கு துல்லியமான நிஜ உலக செயல்திறன் மதிப்பீட்டை உறுதிசெய்ய கடுமையான வழிகாட்டுதல்கள் தேவை. உங்கள் சுருக்கப்பட்டியல் செயல்முறையின் போது பின்வரும் படிகளைப் பின்பற்றவும்:
சோதனை கட்டத்திற்கு உங்கள் குறிப்பிட்ட, செயலில் உள்ள உற்பத்தி செதில்களை வழங்கவும்.
மாதிரி தொகுப்பில் தெரிந்த, மிகவும் கடினமான எட்ஜ் கேஸ் குறைபாடுகளை வேண்டுமென்றே சேர்க்கவும்.
பொதுவான விற்பனையாளர் சோதனை மாதிரிகள் அல்லது பழமையான செயல்விளக்கச் செதில்களை முழுவதுமாக மறுக்கவும்.
குறைபாடு பிடிப்பு விகிதம் மற்றும் தவறான நேர்மறை விகிதம் இரண்டையும் சுயாதீனமாக அளவிடவும்.
ஒப்பனை குறைபாடு ஆய்வு இனி அழகியல் பற்றியது அல்ல. குறைக்கடத்தி நம்பகத்தன்மைக்கு இது ஒரு முக்கியமான பாதுகாப்பு பொறிமுறையாகும். இது நவீன மகசூல் தேர்வுமுறை மற்றும் இணக்கத்திற்கான அடித்தளமாக செயல்படுகிறது. மேம்பட்ட கண்டறிதல் திறன்களைப் பின்பற்றத் தவறினால், உங்கள் விநியோகச் சங்கிலி கீழ்நிலை தோல்விகளுக்கு ஆளாக நேரிடும்.
கணினி மதிப்பீடுகள் கடந்த எளிய வன்பொருள் விவரக்குறிப்புகளை உருவாக்க வேண்டும். மிகவும் பயனுள்ள மதிப்பீட்டு உத்தியானது கோரப்பட்ட மெகாபிக்சல் எண்ணிக்கையை புறக்கணிக்கிறது. மாறாக, தவறான நேர்மறை மற்றும் கைமுறை மதிப்பாய்வு நேரம் இரண்டையும் குறைக்கும் கணினியின் நிரூபிக்கப்பட்ட திறனில் கவனம் செலுத்துகிறது. பிரீமியம் ஒளியியலைப் போலவே நுண்ணறிவு மென்பொருள் முக்கியமானது.
இன்று உங்களின் தற்போதைய ஆய்வுச் செயல்முறைகளைக் கடுமையாகப் பாருங்கள். உங்கள் தற்போதைய ஓவர்கில் விகிதங்கள் மற்றும் தவறான நேர்மறைகளை உடனடியாக தணிக்கை செய்யுங்கள். மிகவும் கைமுறையாக மறுவேலை செய்யும் குறிப்பிட்ட மேற்பரப்பு முரண்பாடுகளை அடையாளம் காணவும். அந்த சிக்கலான குறைபாடு வகைகளை அடிப்படையாகக் கொண்ட இலக்கு அமைப்பு டெமோக்களைக் கோரவும்.
ப: செயல்பாட்டுக் குறைபாடுகள் கூறுகளில் உடனடி மின் செயலிழப்பை ஏற்படுத்துகின்றன. மேற்பரப்பு கறை அல்லது சிறிய மைக்ரோ கீறல்கள் போன்ற ஒப்பனை குறைபாடுகள், உடனடியாக செயல்பாட்டை நிறுத்தாது. இருப்பினும், அவை ஆபத்தான செயல்முறை சறுக்கலைக் குறிக்கின்றன. அவை காலப்போக்கில் வெப்ப அழுத்தத்தின் கீழ் முன்கூட்டிய வயல் தோல்வியை கடுமையாக ஆபத்தில் ஆழ்த்துகின்றன.
ப: AI உற்பத்தி மாறுபாட்டை மிகச் சிறப்பாகக் கையாளுகிறது. இது காட்சி சூழலைப் புரிந்துகொள்கிறது. இது பாதிப்பில்லாத வண்ண மாறுபாடுகள் அல்லது ஏற்றுக்கொள்ளக்கூடிய பொருள் அமைப்புகளால் ஏற்படும் தவறான நேர்மறைகளை வெகுவாகக் குறைக்கிறது. கடுமையான விதி-அடிப்படையிலான அல்காரிதம்கள் இந்த சிறிய, ஏற்றுக்கொள்ளக்கூடிய வேறுபாடுகளில் அடிக்கடி பயணிக்கின்றன.
ப: ஆம், ஆனால் அதற்கு மிகவும் சிறப்பு வாய்ந்த ஒளியியல் தேவைப்படுகிறது. நிலையான ஆப்டிகல் காட்சி ஆய்வுக்கு பதிலாக உங்களுக்கு ஆழமான UV அல்லது எலக்ட்ரான் கற்றை ஆய்வு தேவை. இந்த மேம்பட்ட முறைகள் துணை-10nm குறைபாடுகளைப் பிடிக்கின்றன, ஆனால் குறிப்பிடத்தக்க செலவு மற்றும் செயல்திறன் வர்த்தக-ஆஃப்களுடன் வருகின்றன.
