近日，华东理工大学上海市智能感知与检测技术重点实验室智能传感团队在氮化镓晶圆检测领域取得重要研究成果。团队开发了一种基于二维有机薄膜忆阻器的新技术，能够实现有图案晶圆的缺陷检测以及无图案晶圆的表面粗糙度分类。
据相关研究成果显示，该技术以“Covalent organic framework-based photoelectric dual-modulated memristors for wafer surface quality evaluation”为题发表在Cell Press旗下期刊Matter上。研究中，团队提出了一种大面积刺激响应型共价有机框架薄膜（ODAE-COF），并以此为基础制备了具有光电双响应特性的忆阻器。
晶圆检测在第三代半导体领域具有重要意义，直接关系到芯片的质量、产量和成本控制。然而，目前主流检测方法在分辨率和效率等方面仍存在局限性。基于忆阻器的边缘计算技术因其具备实时处理、低延迟、高可扩展性等优势，成为解决这一问题的潜在方案。
研究团队开发了一套新型边缘计算系统，该系统集成了传感单元和数据处理模型。传感单元利用忆阻器的光响应特性，通过图像增强网络进行去噪和特征提取，再通过神经网络精确定位晶圆缺陷。实验结果表明，该系统对400幅晶圆X射线图像的空洞缺陷检测效果显著。数据处理模型则由图像注意力模块、特征卷积模块和概率映射模块组成，所有模块均基于64种光电导态的忆阻器构建，能够实现晶圆表面粗糙度的高精度分类，平均精度超过90%。
据悉，该研究得到了国家自然科学基金创新群体项目、国家重点研发计划以及上海教委协同创新建设项目的资助。这一成果为提升第三代半导体晶圆检测效率和精度提供了新思路。
图源：华东理工大学
