<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=UTF-8" />Aggiunte le dimensioni della difficoltà: analisi delle immagini e visualizzazione 3D in JMP
C'è una costante nella vita moderna. No, la morte e le tasse non contano. Questa costante è il desiderio della società per i widget elettronici più performanti e più economici. È un primo problema mondiale, ma la maggior parte di noi sembra averlo. Uno dei risultati di questa domanda di mercato è che i processi di produzione di semiconduttori e MEMS stanno ora manipolando la materia su scala quasi atomica. Questo è un esercizio non banale. Complicando ulteriormente le questioni, i dispositivi hanno recentemente iniziato a passare da configurazioni 2D, planari a 3D, configurazioni di circuiti impilati. Questo cambiamento ha consentito miglioramenti delle prestazioni senza ulteriore riduzione dimensionale, a scapito della complessità produttiva aggiuntiva.
Il passaggio alla produzione 3D ha influito su molti aspetti della scienza della misurazione e dell'analisi dei difetti. L'analisi dei difetti, in particolare, è passata dall'essere un problema di superficie in cui i difetti sepolti sono generalmente considerati non importanti per un problema in cui i difetti devono essere considerati in tutte le dimensioni spaziali. Ciò significa che la tua mappa dei difetti media non la taglierà molto più a lungo. Abbiamo bisogno di qualcosa di meglio. Questo lavoro esaminerà l'uso del clustering spaziale e delle tecniche di visualizzazione multidimensionale in JMP utilizzando set di dati prodotti da due moderni sistemi di misurazione con capacità di imaging bidimensionale e tridimensionale. Questi sistemi di misurazione sono Scanning Acoustic Microscopy e X-ray Diffraction Imaging.
