華中科技大學新聞網顯示，華中科技大學機械工程學院柳時元教授于4月21日在《SCIE日報國際極限制造雜志》上發表了《10 nm技術節點下的光學晶圓缺陷檢測》beyond，綜合評述了近十年來與光學晶圓缺陷檢測技術相關的新研究內容

根據消息顯示，晶圓缺陷光學檢測方法的最新進展包括缺陷可檢測性評價，光學缺陷檢測方法和后處理算法三個方面。

缺陷可檢測性的評價包括兩個方面:材料對缺陷可檢測性的影響和晶圓缺陷拓撲對缺陷可檢測性的影響。

多樣化的光學缺陷檢測方法:晶圓缺陷的光學檢測系統可以根據實際的光學檢測量進行分類本文總結的具有代表性的晶圓缺陷檢測新方法可分為明/暗場成像，暗場成像和橢偏協同檢測，散焦掃描成像，外延衍射相位顯微成像，X射線疊層衍射成像，太赫茲波成像缺陷檢測和軌道角動量光學顯微成像

后處理算法:根據原始檢測圖像識別和定位各種缺陷，關鍵是保證后處理圖像中缺陷區域的信號強度要明顯大于預先設定的閾值基于深度學習的缺陷檢測方法的實現過程非常簡單首先，捕捉足夠的電子束檢查圖像或晶圓光學檢查圖像，其次，訓練特定的神經網絡模型，從檢測圖像中提取有用的特征信息最后，用小樣本集對訓練好的神經網絡模型進行測試，根據預先定義的代表神經網絡置信度的代價函數來決定是否應該重復訓練

盡管圖案化晶圓缺陷的光學檢測長期以來一直是IC制造業發展的工程難題，但通過與納米光子學，結構光照明，計算成像，定量相位成像和深度學習等新興技術的融合，它已經復興其前景主要包括以下幾個方面:為了提高缺陷檢測的靈敏度，需要對檢測系統的硬件和軟件進行創新，為了擴大缺陷檢測的適應性，有必要更嚴格地研究缺陷和檢測光束的散射機制為了提高缺陷檢測的效率，有必要更有效地解決缺陷散射成像問題除了IC制造，上述光學探測方法在光子傳感，生物感知，混沌光子等領域也有廣闊的應用前景

通過對上述研究工作的回顧，明確了晶圓缺陷檢測技術可能的發展趨勢，為該領域的新進入者和尋求將該技術用于跨學科研究的研究人員提供了有益的參考。

華中科技大學機械工程學院研究員朱錦龍和博士后劉佳敏是本文的合著者，柳時元和朱錦龍是通訊的合著者柳時元教授團隊一直從事納米光學測量儀器，集成電路IC制造在線測量設備等方面的研究，并致力于精密儀器，集成電路，光電材料等學科的交叉融合