<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Schwierigkeitsgrad hinzugefügt: Bildanalyse und 3D-Visualisierung in JMP
Es gibt eine Konstante im modernen Leben. Nein, Tod und Steuern zählen nicht. Diese Konstante ist der Wunsch der Gesellschaft nach besseren und kostengünstigeren elektronischen Widgets. Es ist zwar ein erstes Weltproblem, aber die meisten von uns scheinen es zu haben. Ein Ergebnis dieser Marktnachfrage besteht darin, dass Halbleiter- und MEMS-Fertigungsprozesse Materie jetzt nahezu atomar manipulieren. Dies ist eine nicht unbedeutende Übung. Um die Sache noch komplizierter zu machen, haben Geräte in letzter Zeit begonnen, von planaren 2D-Konfigurationen zu gestapelten 3D-Schaltungskonfigurationen zu wechseln. Diese Verschiebung ermöglichte eine Leistungsverbesserung ohne zusätzliche Verringerung der Abmessungen auf Kosten zusätzlicher Fertigungskomplexität.
Die Umstellung auf die 3D-Fertigung hat viele Aspekte der Messwissenschaft und der Fehleranalyse beeinflusst. Insbesondere die Fehleranalyse hat sich nicht mehr zu einem Oberflächenproblem entwickelt, bei dem vergrabene Fehler im Allgemeinen als unwichtig für ein Problem betrachtet werden, bei dem Fehler in allen räumlichen Dimensionen berücksichtigt werden müssen. Dies bedeutet, dass Ihre durchschnittliche Defektkarte nicht mehr lange dauert. Wir brauchen etwas Besseres. In dieser Arbeit wird die Verwendung von Techniken für räumliches Clustering und mehrdimensionale Visualisierung in JMP unter Verwendung von Datensätzen untersucht, die von zwei modernen Messsystemen mit 2- und 3-dimensionaler Bildgebungsfunktion erstellt werden. Diese Messsysteme sind Scanning Acoustic Microscopy und Röntgenbeugungsabbildung.
