在半导体制造的精密世界里，每一个微小的缺陷都可能成为产品性能的“拦路虎”，计算机视觉技术，作为现代工业检测的“火眼金睛”，正逐步成为半导体缺陷检测的重要工具，在这条光明之路上，仍存在一些“盲点”亟待解决。
半导体制造过程中的复杂背景和微小缺陷的共存，使得计算机视觉系统在特征提取时容易“混淆视听”，如何从复杂的背景中精准地“揪出”那些微小的缺陷，是当前技术的一大挑战。
不同批次、不同工艺条件下的产品，其表面特征和缺陷形态千变万化，这要求计算机视觉系统具备高度的“自适应”能力，现有的算法往往难以应对这种“多变”的挑战，导致检测结果的稳定性和准确性受到影响。
面对这些“盲点”，科研人员正积极探索新的解决方案，通过引入深度学习技术，提高计算机视觉系统的“智能”水平；或者开发更加灵活的算法，使其能够根据不同产品的特征进行自我调整，这些努力不仅为半导体缺陷检测带来了新的曙光，也为整个行业的发展开辟了新的路径。
计算机视觉在半导体缺陷检测中的应用前景广阔，但“盲点”与“明路”并存，只有不断探索、创新，才能让这双“慧眼”更加明亮，为半导体制造的未来保驾护航。
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计算机视觉虽在半导体缺陷检测中显露曙光，但仍需克服'盲点’，探索更精准的‘明路’以提升良率。
计算机视觉在半导体缺陷检测中虽显神通，但仍需克服‘盲点’挑战以照亮高质量生产的每一步。
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