在半导体制造的精密世界里，计算机视觉技术如同一双锐利的“电子眼”，助力着缺陷的精准识别与控制，这双“眼”并非无所不能，其“盲点”主要集中于以下几点：
1、微小缺陷的识别：随着半导体工艺的进步，特征尺寸不断缩小至纳米级，一些微小缺陷（如亚微米级划痕）在现有算法下难以被有效捕捉。
2、复杂背景干扰：半导体晶圆表面可能存在多种复杂背景（如微小颗粒、油污等），这些背景特征与缺陷特征相似度高，易导致误判或漏判。
3、动态变化挑战：生产过程中的光照、温度等条件变化，可能导致图像质量波动，影响计算机视觉系统的稳定性和准确性。
4、算法局限性：当前算法多基于统计学习和模式识别，对于一些非典型或罕见缺陷的识别能力有限，难以实现全面覆盖。
面对这些“盲点”，半导体行业正积极探索深度学习、多模态融合等新技术，以提升计算机视觉在缺陷检测中的“视力”和“智慧”，确保每一片晶圆的完美无瑕。
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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、隐蔽的纳米级瑕疵仍存'盲点’，需结合人工复检确保精度。
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