難しさの次元の拡大: JMP での画像分析と 3D 可視化
現代生活には、不変のものが 1 つあります。死や税金は関係ありません。その不変のものは、社会がより高性能で低価格の電子機器を求めていることです。これは確かに先進国の問題ですが、ほとんどの人が抱えている問題です。この市場需要の結果の 1 つとして、半導体や MEMS の製造プロセスで、物質を原子レベルに近いレベルで操作するようになりました。これは簡単なことではありません。さらに複雑なことに、デバイスは最近、2D の平面構成から 3D の積層回路構成に移行し始めています。この移行により、製造の複雑さは増すものの、寸法を縮小することなくパフォーマンスを向上させることができます。
3D 製造への移行は、計測科学と欠陥分析の多くの側面に影響を与えています。特に欠陥分析は、表面の問題であり、一般には埋もれた欠陥は重要ではないと考えられていましたが、欠陥をすべての空間次元で考慮する必要がある問題に移行しました。つまり、平均的な欠陥マップでは、もう十分ではありません。もっと良いものが必要です。この研究では、2 次元および 3 次元の画像化機能を備えた 2 つの最新の計測システムによって生成されたデータ セットを使用して、JMP での空間クラスタリングと多次元視覚化技術の使用を検討します。これらの計測システムは、走査型音響顕微鏡と X 線回折画像です。
