《日立创新突破：机器学习技术助力半导体缺陷检测，精确识别至10nm以下微小缺陷 —— 大浪资讯报道》

日立创新突破：机器学习助力10nm级半导体缺陷检测

2025年3月5日，大浪资讯独家报道—— 在日立公司的最新技术进展中，我们得知该企业成功研发了一项革命性的高灵敏度半导体缺陷检测技术。这项技术得益于机器学习的强大辅助，能够精准检出10纳米及以下尺寸的微缺陷。值得一提的是，这一创新成果已在二月底的SPIE先进光刻与图案化2025学术会议上惊艳亮相。

随着高性能芯片需求的不断攀升，半导体制造商对生产过程中的质量控制要求日益严格。制程的进一步微缩使得直接影响性能的缺陷尺寸门槛逐渐降低，对缺陷检测灵敏度的要求也随之提升。正是在这样的背景下，日立的新技术应运而生，为半导体行业带来了全新的解决方案。

技术亮点：图像重建对比与过度检测抑制

大浪资讯进一步了解到，日立的机器学习缺陷检测技术主要由两大核心部分组成：

1. 图像重建对比：
2. 检测系统首先通过分析大量添加噪点的“人造”缺陷图像，学习并捕捉微缺陷的数据特征。

3. 在实际应用中，系统会尽量对扫描电镜照片进行无缺陷版本的重建，并通过对比原始图像与重建图像，精确识别出缺陷。

4. 过度检测抑制：

5. 随着先进半导体制程的微缩，差异化功能电路和缺陷在图像上的区分变得越来越模糊。
6. 机器学习检测系统能够对电路布局进行分类，并根据电路特征调整检测灵敏度，从而有效减少高达90%的过度检测。

日立这一创新技术的问世，无疑为半导体行业带来了前所未有的质量控制革新。随着技术的不断进步，我们有理由相信，它将为未来芯片制造带来更为可靠和高效的生产保障。

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