개요
다중 게이트 이미지 분석(MGIA)은 머신 러닝을 사용하여 정상 패턴과 불량 패턴을 인식하고, 불량 개수 계산에서 정상 패턴을 제외하며, 사용자 지정 불량 기준에 따라 다양한 음향 이미지의 결함 분석 결과를 하나의 간편한 결과로 통합하는 이미지 분석 도구입니다.
MGIA 세분화
AI/ML 모델은 픽셀을 세 가지 유형으로 구분할 수 있습니다.
- 배경
- 칩 마커(녹색)
- 진정한 결함 (청색)
이 모델은 크기, 모양 및 위치가 일정한 보정 공백이 결함과 동일한 픽셀 값을 가짐에도 불구하고 "배경" 픽셀로 간주되도록 학습됩니다.