<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Dimensions de difficulté ajoutées: analyse d'image et visualisation 3D dans JMP
Il y a une constante dans la vie moderne. Non, la mort et les impôts ne comptent pas. Cette constante est le souhait de la société pour des widgets électroniques plus performants et moins chers. C'est un problème de premier monde, mais la plupart d'entre nous semblent l'avoir. L'un des résultats de cette demande du marché est que les procédés de fabrication de semi-conducteurs et de MEMS manipulent maintenant la matière à une échelle presque atomique. Ceci est un exercice non trivial. Pour compliquer encore les choses, les appareils ont récemment commencé à passer de configurations planes 2D à des configurations de circuits empilés 3D. Cette évolution a permis d’améliorer les performances sans réduction dimensionnelle supplémentaire, au détriment de la complexité de fabrication.
Le passage à la fabrication 3D a eu un impact sur de nombreux aspects de la science de la mesure et de l'analyse des défauts. L'analyse des défauts en particulier est passée d'un problème de surface où les défauts enterrés sont généralement considérés comme sans importance à un problème où les défauts doivent être pris en compte dans toutes les dimensions de l'espace. Cela signifie que votre carte de défauts moyenne ne va pas la réduire beaucoup plus longtemps. Nous avons besoin de quelque chose de mieux. Ce travail examinera l'utilisation de techniques de regroupement spatial et de visualisation multidimensionnelle dans JMP à l'aide d'ensembles de données produits par deux systèmes de mesure modernes dotés d'une capacité d'imagerie bidimensionnelle et tridimensionnelle. Ces systèmes de mesure sont la microscopie acoustique à balayage et l’imagerie par diffraction des rayons X.
