在现代半导体制造领域中，晶圆作为集成电路的基础材料，其表面质量直接影响到最终产品的性能和可靠性。因此，对晶圆表面进行高效、准确的缺陷检测显得尤为重要。本文由郭毅强团队开展的研究工作，旨在探索一种基于先进视觉技术的晶圆表面缺陷检测方法。
传统的人工检测方式不仅耗时费力，而且难以保证检测结果的一致性和准确性。随着计算机视觉技术的发展，利用机器学习算法来实现自动化检测成为了一种趋势。本研究结合深度学习与图像处理技术，提出了一种新的晶圆表面缺陷检测框架。
首先，通过高分辨率相机采集晶圆表面图像，并对其进行预处理以增强对比度和去除噪声。随后，采用卷积神经网络（CNN）模型对预处理后的图像进行特征提取。该模型经过大量样本训练后，能够有效识别出微小的划痕、裂纹以及其他类型的表面缺陷。此外，为了提高检测精度，还引入了注意力机制，使模型更加关注潜在的关键区域。
实验结果显示，所提出的检测系统在多种常见缺陷类型上的表现优于现有方法。特别是在复杂背景下的细小缺陷检测方面，展现了显著的优势。这表明，该技术具有广泛的应用前景，可以极大地提升晶圆生产过程中的质量控制水平。
总之，郭毅强等人的这项研究为解决半导体行业中面临的晶圆表面缺陷检测难题提供了一个创新性的解决方案。未来，随着更多实际应用场景的验证和技术优化，相信这一研究成果将对整个行业产生深远影响。
