在半导体制造的精密工艺中，计算机视觉技术作为“火眼金睛”，在缺陷检测领域发挥着举足轻重的作用，这一技术的应用并非无懈可击，其“盲点”主要体现在以下几个方面：
1、光照与反射挑战：半导体表面光滑且反光性强，传统光源难以提供均匀、合适的照明，导致图像对比度低、缺陷难以辨识。
2、微小缺陷捕捉：随着制程不断缩小，缺陷尺寸日益微小，传统计算机视觉算法在特征提取和模式识别上存在局限性，难以精准捕捉这些细微差别。
3、复杂背景干扰：半导体制造环境复杂多变，不同工艺步骤和材料可能产生多种背景干扰，影响算法的稳定性和准确性。
4、算法鲁棒性不足：面对实际生产中的各种异常情况和未知缺陷类型，现有算法的鲁棒性和自适应性仍有待提高。
针对上述“盲点”，未来的研究方向应聚焦于开发更高效的光照系统、引入深度学习等先进算法以提高特征提取和识别的精度、增强算法的鲁棒性和自适应性，以及优化图像预处理和后处理技术以减少背景干扰，计算机视觉才能在半导体缺陷检测中发挥更大的潜力，助力半导体产业向更精密、更可靠的方向迈进。
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计算机视觉在半导体缺陷检测中虽高效，但面对微小、隐蔽的纳米级瑕疵时仍存在'盲点’，需结合人工复检确保精度。
计算机视觉在半导体缺陷检测中虽高效，但面对微小、隐蔽的纳米级瑕疵仍存'盲点’，需结合人工复检确保精度。
计算机视觉在半导体缺陷检测中虽高效，但仍存在对微小隐蔽瑕疵的识别'盲点’，需结合人工复检提升精度。
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