通过对上述研究工作的回顾从检测图像中提取有用的特征信息

华中科技大学新闻网显示，华中科技大学机械工程学院柳时元教授于4月21日在《SCIE日报国际极限制造杂志》上发表了《10 nm技术节点下的光学晶圆缺陷检测》beyond，综合评述了近十年来与光学晶圆缺陷检测技术相关的新研究内容

根据消息显示，晶圆缺陷光学检测方法的最新进展包括缺陷可检测性评价，光学缺陷检测方法和后处理算法三个方面。

缺陷可检测性的评价包括两个方面:材料对缺陷可检测性的影响和晶圆缺陷拓扑对缺陷可检测性的影响。

多样化的光学缺陷检测方法:晶圆缺陷的光学检测系统可以根据实际的光学检测量进行分类本文总结的具有代表性的晶圆缺陷检测新方法可分为明/暗场成像，暗场成像和椭偏协同检测，散焦扫描成像，外延衍射相位显微成像，X射线叠层衍射成像，太赫兹波成像缺陷检测和轨道角动量光学显微成像

后处理算法:根据原始检测图像识别和定位各种缺陷，关键是保证后处理图像中缺陷区域的信号强度要明显大于预先设定的阈值基于深度学习的缺陷检测方法的实现过程非常简单首先，捕捉足够的电子束检查图像或晶圆光学检查图像，其次，训练特定的神经网络模型，从检测图像中提取有用的特征信息最后，用小样本集对训练好的神经网络模型进行测试，根据预先定义的代表神经网络置信度的代价函数来决定是否应该重复训练

尽管图案化晶圆缺陷的光学检测长期以来一直是IC制造业发展的工程难题，但通过与纳米光子学，结构光照明，计算成像，定量相位成像和深度学习等新兴技术的融合，它已经复兴其前景主要包括以下几个方面:为了提高缺陷检测的灵敏度，需要对检测系统的硬件和软件进行创新，为了扩大缺陷检测的适应性，有必要更严格地研究缺陷和检测光束的散射机制为了提高缺陷检测的效率，有必要更有效地解决缺陷散射成像问题除了IC制造，上述光学探测方法在光子传感，生物感知，混沌光子等领域也有广阔的应用前景

通过对上述研究工作的回顾，明确了晶圆缺陷检测技术可能的发展趋势，为该领域的新进入者和寻求将该技术用于跨学科研究的研究人员提供了有益的参考。

华中科技大学机械工程学院研究员朱锦龙和博士后刘佳敏是本文的合著者，柳时元和朱锦龙是通讯的合著者柳时元教授团队一直从事纳米光学测量仪器，集成电路IC制造在线测量设备等方面的研究，并致力于精密仪器，集成电路，光电材料等学科的交叉融合