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摘要
针对晶圆制造过程中的缺陷对芯片的影响越来越严重，缺陷检测技术在整个半导体工艺流程中至关重要。本文研究了晶圆片在检测速度、检测环境克服能力和检测模型等方面的缺陷检测分析，通过采用机器视觉、百度AI和深度学习技术，以寻找最优技术为检测设备开发奠定基础。实验结果表明，机器视觉技术只能针对特定的应用场景，对特征复杂的晶圆和缺陷检测困难；基于AI技术的检测模型识别准确率可达预期值，但检测置信度较低，无法满足设备开发需求；而基于深度学习技术能有效检测出各种缺陷，算法效果好，检测速度快，符合检测设备开发要求。
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单位河南大学; 河南机电职业学院
