Dissertação

Sensor Qualification In An Industrial Environment Using A Convolutional Neural Network EVALUATED

Atualmente os sensores tem vindo a ganhar importância nas nossas vidas. Os sensores Magnetoresistivos tem provado o seu valor em muitas aplicações, desde a indústria automóvel a aplicações médicas. Como tal, existe uma constante necessidade de otimizar estes dispositivos e o rendimento da sua produção. Em qualquer processo de nano/microfabricação, o tempo é um dos recursos mais valiosos. É crucial existirem ferramentas que permitam avaliar rapidamente se as estruturas produzidas estão de acordo com o esperado. Neste trabalho é apresentado um programa que permite a análise quantitativa de alguns parâmetros críticos na produção de dispositivos Magnetoresistivos. No software desenvolvido, uma Rede Neuronal Convolucional é utilizada com a finalidade de ajudar os utilizadores a obter uma classificação autónoma de dispositivos magnetoresistivos, com foco em sensores. Além do software para análise de parâmetros quantitativos assim como o classificador de curvas para sensores, é também discutido o uso dum algoritmo de aprendizagem automática para prever o rendimento de um dado processo de nano/microfabricação.
Sensores Magnetoresistivos, Microfabricação, Qualificação de Sensores, Aprendizagem Automática, Rede Neuronal Convolucional

Dezembro 17, 2020, 14:0

Documentos da dissertação ainda não disponíveis publicamente

Orientação

ORIENTADOR

Susana Isabel Pinheiro Cardoso de Freitas

Departamento de Física (DF)

Professor Associado