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摘要：半导体行业已经收到了开发技术需要提高效率和晶圆检查过程准确性的压力。检查半导体晶圆与传统检查系统的复杂性是一个问题，因此需要复杂的解决方案。本文着眼于半导体晶圆检查系统中人工智能（AI）的评估，以改善结果。在AI中应用ML和计算机视觉方法允许自动化缺陷识别，分类和增强的产率水平。从方法论中，该研究对晶圆检查中AI实践领域的当前研究和发展进行了彻底的分析，以及改进对制造过程的影响。实验研发的一些结论表明，半导体组织在检查速度和缺陷检测之比中的距离显着增强，从而支持半导体组织中AI收敛的概念。关键字：半导体，晶圆检查，人工智能（AI），机器学习（ML），计算机视觉，缺陷检测，屈服改善，深度学习。
智能半导体晶圆检查系统 - ESP JETA
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