LaserSKI: Defekterkennung in der Produktion von Halbleiterlaser

In diesem Vortrag stellte Dr. William Clemens unsere Arbeit zur Erkennung von Defekten bei der Herstellung von Halbleitern vor.

Durch den Einsatz von Convolutional Neural Networks (CNNs) prüft das System Bilder von Halbleitern, um Defekte zu identifizieren und zu klassifizieren und so die Effizienz und Zuverlässigkeit der Qualitätskontrolle zu verbessern, mit dem Ziel, monotone manuelle Prüfungen zu reduzieren.

LaserSKI war ein Projekt zusammen mit drei industriellen Herstellern von Laserdioden sowie dem Ferdinand-Braun-Institut und dem Leibniz-Institut für Höchstfrequenztechnik (FBH).

Der Vortrag wurde auf den Applied Machine Learning Days (AMLD) 2022 gehalten.