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麻仓优ed2k 日立建立机器学习半导体舛误检测技巧, 可检出 10nm 及更小微舛误

IT之家3月5日音问麻仓优ed2k，日立当地时刻2月27日称该企业已建立出了一种高奢睿度半导体舛误检测技巧，可通过机器学习的扶植检出10nm及更小尺寸的微舛误。这项技巧已在二月末的SPIE先进光刻与图案化2025学术会议上展出。

跟着对高性能芯片的需求不休加多，半导体制造商对分娩中的质料放胆愈发意思；而制程的微缩也意味着能获胜影响性能的舛误尺寸门槛迟缓裁减，对舛误检测奢睿度的条目进一步栽种。日立的这一技巧便是在该布景下应时而生的。

IT之家了解到，日立的机器学习舛误检测技巧主要包含两大部分，即图像重建对比和过度检测阻难：

图像重建对比：检测系统最初通过多半添加噪点的“东谈主造”舛误图像学习微舛误的数据特征；骨子使用时对扫描电镜像片尽量进行无舛误版块重建，并对原始图像和重建图像进行对比，从而检出舛误。

过度检测阻难：由于先进半导体制程的微缩，相反化功能电路和舛误在图像上的诀别迟缓无极，而机器学习检测系统可对电路布局进行分类，并凭证电路特征颐养奢睿度麻仓优ed2k，可减少90%的过度检测。