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”，帮助工程师们捕捉到微米级别的缺陷，确保芯片的完美无瑕，在这高度自动化的检测流程中，仍存在一些“盲点”，限制了其全面性和准确性。
光照与阴影的挑战：在复杂的半导体结构中，微小的缺陷可能因光线折射、散射或阴影遮挡而难以被直接识别，这要求算法不仅要对光照条件进行精细调节，还需具备从多角度、多光源下进行缺陷识别的能力。
相似缺陷的误判：由于半导体制造中存在多种相似但性质不同的缺陷（如微小划痕与微粒污染），计算机视觉系统有时难以精确区分，导致误判或漏检，这要求算法在特征提取和分类上具备更高的精度和鲁棒性。
复杂背景的干扰：随着半导体封装技术的进步，芯片的背景图案和结构日益复杂，这为计算机视觉算法带来了新的挑战，如何有效过滤背景噪声、提高信噪比，是提升检测精度的关键。
尽管计算机视觉在半导体缺陷检测中已展现出巨大潜力，但其面临的“盲点”仍需通过算法创新、光源优化、特征提取技术的不断进步来逐步克服，以实现更高效、更精准的半导体制造质量控制。
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