本发明题为“基于机器学习分析图像伪影和成像系统失效的方法和系统”。本发明公开了用于解决医疗成像设备的误动作的方法和系统。该方法包括通过使用已训练的机器学习模型对由医疗成像设备获取的医疗图像中的图像伪影的类型进行分类。该方法还包括分析与医疗图像的获取相关联的系统数据,以识别可能对该类型的图像伪影有贡献的一个或多个系统参数;以及基于所识别的一个或多个系统参数来提供用于解决图像伪影的动作。
本发明公开了一种半导体失效分析的分析结构和方法。所述结构包括:多个分析场,设置于半导体器件的预定的区域上;半导体晶体管,设置于每个所述分析场中,所述半导体晶体管设置为阵列;字线,设置于所述多个分析场的每个上,在第一方向将所述半导体晶体管彼此连接;和位线结构,在所述多个分析场的每个上,在第二方向将所述半导体晶体管彼此连接,其中,所述位线结构在所述多个分析场的每个中配置为不同的图案。
本公开涉及这样的处理操作:其评估数据失效的影响,并基于数据失效对应用/服务的操作的影响的评估结果来管理数据失效的补救。可以聚合和分析所识别的数据失效。在一个非限制性示例中,在时间计数上聚合数据失效类型以识别近期的数据失效。数据失效的所聚合类型的分析包括评估在时间计数内识别的数据失效类型的强度。可以在时间计数期间基于识别对通过应用/服务的内容呈现的影响的强度分析来对识别的数据失效进行排列。可以基于排列处理来管理数据失效的补救。例如,可以对一个或多个数据失效进行优先处理以进行补救处理以纠正与错误相关联的底层数据结构。
提供了一种用于操作活塞式发动机(1)的方法,该方法包括以下步骤:监测被用于冷却所述发动机(1)的汽缸(5)的冷却液的压力;监测所述发动机(1)的曲轴的扭转振动;比较所测量的冷却液压力与预定极限值;比较所测量的扭转振动与预定极限值;以及在所测量的冷却液压力超过其预定极限值并且所测量的扭转振动超过它们的预定极限值的情况下,诊断出泄漏的汽缸盖垫片。
本发明涉及一种电压超调对介电失效/击穿的影响的分析实验估计器。一种方法测试集成电路器件以测量电压超调状况。所述方法确定超调时间比例。所述超调时间比例是在所述集成电路器件的整个有用工作寿命期间,发生电压超调状况的时间量相对于发生正常工作状况的时间量。所述方法还确定超调失效比例。所述超调失效比例包括在所述电压超调状况期间发生的介电失效量相对于在所述正常工作状况期间发生的介电失效量。所述方法基于所述超调时间比例和所述超调失效比例计算允许的超调电压。所述方法附加地计算电压波形的平均超调电压并将所述平均超调电压与所述允许的超调电压进行比较,从而确定所述平均超调电压是否超过所述允许的超调电压。
一种用于评估稀有失效事件的电路良率分析方法及其系统,其可提高重要性采样蒙特卡罗(ISMC)模拟效率及准确性。所述方法包括:执行初始采样,以检测在多维度参数空间中分别位于一个或多个失效区处的失效样本;产生失效样本沿每一维度在离散值处的分布;识别所述失效样本;执行变换以将所述失效样本投影到变换空间中的所有维度中;以及针对所述参数空间中的每一维度来分类失效区的类型。
一种针对包含多个晶粒的半导体晶片或封装品的缺陷检测方法,这种方法包括对半导体晶片或封装品进行电性失效分析;确认该多个晶粒的至少一个晶粒中的缺陷;在该至少一个缺陷晶粒中确认要进行分析的目标层;以聚焦离子束设备移除已确认的缺陷晶粒的至少一上方层;以及曝露出将供物性缺陷分析的整个目标层。
一种存储元件的失效模式分析方法,包括:利用检测系统来扫描晶圆,以产生所述晶圆的失效图形,并利用检测程序来取得所述晶圆中的单比特位的失效数量;依据字线布局、位线布局以及有源区布局定义出单比特位的分组表;对自对准双重图案化工艺中的至少一工艺分类出核心群组与空隙群组;以及分别统计所述核心群组与所述空隙群组中的单比特位的失效数量,以产生核心失效信息与空隙失效信息。
本发明公开一种于失效分析中观察失效区域的样品制作方法,包括以下步骤,首先,提供一芯片,将进行失效分析。其次,在该芯片周围点上保护胶固定在一小基板上,使该芯片在研磨时不会造成破损。其次,将该芯片倒置固定在一支撑基板上。最后,灌入卸取胶使该芯片能固定在一承载基板上,且在进行失效分析中在判断出失效区域后能将该芯片卸取进而确认其失效原由。本发明方法能制作于失效分析中观察失效区域的样品,以便对于特定失效区域进行后续芯片结构及失效原由确认。
一种漩涡式探针、探针测试装置、探针卡系统及多晶片模块的失效分析方法。漩涡式探针包括一针体、一连接部与一漩涡弹簧。针体的一端具有一针尖。漩涡弹簧连接针体与连接部。漩涡弹簧包含一圈以上的旋绕体,这些旋绕体彼此共平面,且这些旋绕体的轴心与针体的长轴方向正交。故,通过上述架构,漩涡式探针不致于导电接点上横向滑移,降低滑出导电接点的范围的机会,以维持探针与导电接点之间的电接品质及测试性能,以及缩小测试变数。
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