| Name: | Description: | Size: | Format: | |
|---|---|---|---|---|
| 1.67 MB | Adobe PDF |
Authors
Advisor(s)
Abstract(s)
I completed my master’s end-of-study internship at STMicroelectronics as a Data Scientist. The company specializes in the design and manufacturing of semiconductors. I joined the Data Science and Analytics team, a young international team whose main objective is to address all data science issues to improve performance in terms of manufacturing and process quality. During this internship, I worked on two major computer vision projects. The first project involved developing an image classification algorithm to improve the quality of the automatic inspection process of flip chips on the A49 assembly line at the backend site in Malta. For this project, I also developed a Spotfire dashboard to provide engineers with a real-time monitoring tool. The second project was a research and development mission. The objective was to develop a Python library for automatic multi-label image classification. The idea was to provide a flexible tool for Data Scientists that would save considerable time. This internship allowed me to develop and strengthen my skills in data science, particularly in image analysis. I also learned about best practices for teamwork, communication, and collaboration. In this sense, this experience was extremely enriching.
Eu completei meu estágio de fim de estudos de mestrado na STMicroelectronics como Cientista de Dados. A empresa é especializada no design e fabricação de semicondutores. Eu me juntei à equipe de Ciência de Dados e Análises, uma equipe jovem e internacional cujo principal objetivo é abordar todos os problemas de ciência de dados para melhorar o desempenho em termos de qualidade de fabricação e processo. Durante este estágio, trabalhei em dois grandes projetos de visão computacional. O primeiro projeto envolveu o desenvolvimento de um algoritmo de classificação de imagens para melhorar a qualidade do processo de inspeção automática de chips retornados na linha de montagem A49 no site de backend em Malta. Para este projeto, também desenvolvi um painel Spotfire para fornecer aos engenheiros uma ferramenta de monitoramento em tempo real. O segundo projeto foi uma missão de pesquisa e desenvolvimento. O objetivo era desenvolver uma biblioteca Python para classificação automática de imagens multi-rótulo. A ideia era fornecer uma ferramenta flexível para cientistas de dados que economizaria tempo considerável. Este estágio me permitiu desenvolver e fortalecer minhas habilidades em ciência de dados, especialmente em análise de imagem. Também aprendi as melhores práticas para trabalho em equipe, comunicação e colaboração. Nesse sentido, essa experiência foi extremamente enriquecedora.
Eu completei meu estágio de fim de estudos de mestrado na STMicroelectronics como Cientista de Dados. A empresa é especializada no design e fabricação de semicondutores. Eu me juntei à equipe de Ciência de Dados e Análises, uma equipe jovem e internacional cujo principal objetivo é abordar todos os problemas de ciência de dados para melhorar o desempenho em termos de qualidade de fabricação e processo. Durante este estágio, trabalhei em dois grandes projetos de visão computacional. O primeiro projeto envolveu o desenvolvimento de um algoritmo de classificação de imagens para melhorar a qualidade do processo de inspeção automática de chips retornados na linha de montagem A49 no site de backend em Malta. Para este projeto, também desenvolvi um painel Spotfire para fornecer aos engenheiros uma ferramenta de monitoramento em tempo real. O segundo projeto foi uma missão de pesquisa e desenvolvimento. O objetivo era desenvolver uma biblioteca Python para classificação automática de imagens multi-rótulo. A ideia era fornecer uma ferramenta flexível para cientistas de dados que economizaria tempo considerável. Este estágio me permitiu desenvolver e fortalecer minhas habilidades em ciência de dados, especialmente em análise de imagem. Também aprendi as melhores práticas para trabalho em equipe, comunicação e colaboração. Nesse sentido, essa experiência foi extremamente enriquecedora.
Description
Keywords
Semiconductor Deep learning Visual inspection Classification Semicondutores Aprendizado profundo Inspeção visual Classificação