在生成式人工智能（AIGC）席卷全球的當下，算力已成為驅動數字經濟發展的核心生產力與“硬通貨”。然而，半導體行業在追逐更高算力的道路上，正集體面臨“算力墻、功耗墻、存儲墻與傳輸墻”的嚴峻挑戰。要突破這些瓶頸，歸根結底依賴于先進制程與先進封裝技術的持續協同創新。

作為芯片制造的物理起點，晶圓的品質直接決定了后續集成千億級晶體管的芯片的命運。在制造過程中，即使是一個數納米級別的微小塵?；蛉毕?，都可能導致整片價值不菲的晶圓報廢，造成巨大損失。因此，對制造初期的裸晶圓進行嚴格把關——即無圖形晶圓缺陷檢測——成為了半導體產線上至關重要的“質檢守門人”。

那么，一個關鍵的技術選擇擺在面前：為何在有圖形晶圓檢測中表現優異的明場檢測技術，在處理無圖形晶圓時，全球領先的設備商卻無一例外地轉向了暗場晶圓檢測？

• 極高的信噪比（SNR）： 由于背景接近零電流，哪怕只有幾個光子的缺陷信號也能被精準捕捉。
• 更快的掃描速度： 相比于明場檢測需要處理海量的像素數據，暗場檢測能以極高的頻率進行點掃描或線掃描，這正是晶圓廠實現高吞吐量（Throughput）的關鍵。

• 信噪比瓶頸： 在極高速掃描下，背景噪聲極易掩蓋微弱的缺陷信號。
• 吞吐量壓力： 晶圓廠對吞吐量（Throughput）的需求，要求傳感器必須在極短時間內完成大面積捕捉。

接下來我們從第一性原理對暗場無圖像晶圓檢測技術進行拆解。

暗場檢測的物理本質是信噪比（SNR）的博弈。我們的目標是在背景噪聲（晶圓表面粗糙度引起的散射，即 Haze）中提取出目標信號（缺陷散射光）。換言之，收集到的散射光信號越強，對背景信號的抑制越強，越有利于提升SNR。

1、信號源產生（光子-物質相互作用）根據物理光學，當入射光（波長，強度 ）射到尺寸為的微小缺陷時，遵循瑞利散射（Rayleigh Scattering）或米氏散射（Mie Scattering）規律。

• 散射截面（Scattering Cross-section，σ）在瑞利區（粒子直徑 d 遠小于波長 λ，即 d ? λ），散射光功率 P?c?? 與粒子直徑的六次方成正比，與波長的四次方成反比。其關系可用公式表示為：

• 推論：①缺陷越小，信號呈指數級衰減。檢測10nm缺陷的難度是檢測20nm缺陷難度的 2⁶=64倍。②波長越短，信號越強。這也是業界從可見光光源向 DUV（深紫外）甚至 EUV（極紫外）演進的根本動力。

2、光子收集（幾何光學限制）收集效率的基本限制 并非所有被缺陷散射的光子都能被探測器接收。收集到的光功率 Pcol受光學系統的數值孔徑（NA） 和收集立體角 Ω 限制，其關系為：

• 暗場核心：必須物理阻擋掉鏡面反射光（零級光），只收集高角度散射光。

• 提高信噪比：為了減少雜散光，提高信噪比，業界往往會采用 pinhole 或者 pinhole array 的方式，這一方式與共聚焦顯微成像方式有類似之處，但是 pinhole 會影響整體收光信號強弱，當最小尺寸缺陷信號強度不夠時，往往會增加 laser 強度，但是這又會增加 shot noise，進而影響信噪比，所以維持平衡非常重要。

• 新思路-提升探測器的收集效率：在暗場檢測中，缺陷的散射光通常是各向同性的，而背景散射（如來自晶圓周期性圖形的“薄霧”）可能具有特定的空間分布。一個設計良好的擴束鏡/收集光路，可以優化其對缺陷散射角度的收集效率，相對而言，對某些強背景方向的收集可能增加不多。因此，凈 SNR 通常能得到提升。這樣的好處是：在探測器（譬如，光電倍增管）的入射窗前加入擴束鏡，在不犧牲探測器 SNR 的情況下有效增加收光效率，而且可以減少系統光學設計對前端高 NA 設計的難度。這種方式可以避免為了選擇更大靶面的光電倍增管而犧牲體積、暗電流、成本。

• 典型光路：晶圓 -> 高 NA 物鏡（最大化收集） -> 空間濾波器（Pinhole 或傅立葉面光闌） -> 聚光鏡/中繼透鏡 -> PMT（帶或不帶擴束窗）。

3、光電子轉換（探測器物理）探測器的任務是克服噪聲的影響，盡可能快速、準確、穩定地將微弱的光子流（Photon Flux）轉換為電子流（Electron Current），所以不得不考慮探測器的 SNR。

• 關鍵指標：量子效率（QE）、增益（Gain）、讀出噪聲（Readout Noise）、散粒噪聲（Shot Noise）和帶寬（Bandwidth）等因素。

• SNR的意義：絕大部分散射晶圓缺陷檢測技術基于缺陷產生的散射光信號強度，noise即是Haze，缺陷信號即是Signal，所以SNR越大意味著缺陷檢出率越高。10多年前，業界領先企業的閾值SNR設置為3，即散射光強度等于Haze信號的三倍時對應的缺陷尺寸為最小可分辨缺陷尺寸。隨著AI算法行業的發展，SNR閾值逐漸趨近于1。

• 如何選擇合適的光電倍增管：單純追求某一個指標，如QE、Gain、Dark noise、Collection Efficiency沒有意義，因為一個指標高無法保障整體SNR最高，因此，在比較不同探測器方案時，往往需要結合有效面積、線性范圍等因素綜合考慮SNR，即True_SNR。

如何為暗場無圖形晶圓缺陷檢測設備選擇合適的探測器？

暗場成像中缺陷信號在黑色背景上非常突出，即使使用一個物理尺寸更大的像素（意味著每個像素覆蓋的晶圓面積更大），缺陷產生的信號強度仍然足以從背景中被清晰區分出來。相比之下，在明場成像中，為了分辨出微弱信號，必須使用更小的像素來獲取更高的空間分辨率，以捕捉缺陷邊緣的微小對比度變化。這也是為什么暗場照明能夠實現比明場更高的像素-缺陷對比度，使得在相同缺陷尺寸與像素速率下可進行更快速的檢測。另一個角度看，暗場成像圖中的亮點是缺陷散射光經過系統處理的信號表現，通常大于缺陷的實際尺寸，需結合算法分析才能準確定量缺陷大小，所以暗場（成像）檢測技術往往在無圖形樣品而非有圖形樣品中使用。本質上，暗場檢測更重要的是信噪比、信號識別算法及其閾值，這直接影響著最小可分辨缺陷尺寸，成像相關的空間分辨率（Spatial resolution）并不會直接影響缺陷檢測率。

面對市場上林林總總的光電探測技術，半導體設備商究竟該如何評估和抉擇？回歸到暗場檢測的實戰場景，我們認為有四個維度是不可逾越的選擇標準：

1、極致的信噪比：能否在“靜默”中聽見微弱的信號？

在暗場檢測中，背景信號極低，限制系統靈敏度的核心瓶頸在于探測器的噪聲。

濱松準則：優先選擇具有高內部增益的探測器。光電倍增管（PMT）憑借電子倍增原理，能實現10^6倍以上的增益，使單個光電子產生的信號遠超后續電路的底噪。對于追求10nm以下檢測極限的設備，PMT是業界公認的基石。

2、 波長響應：是否具備“紫外（UV/DUV）”基因？

根據物理規律，散射光的強度與波長的四次方成反比。這意味著波長越短（如紫外355 nm或深紫外266 nm），越容易捕捉到微小缺陷。許多硅基探測器在紫外波段的量子效率（QE）衰減嚴重，且易發生紫外老化。

濱松準則：優秀的探測器必須在UV波段具有高量子效率和長壽命穩定性。濱松有專門針對半導體檢測開發的紫外增強型技術，不僅提升了對短波光子的捕獲率，更通過材料改良解決了長期照射下的衰減問題。

3、響應速度與帶寬：能否跟上“高速掃描”的節奏？

為了提升晶圓廠的產線吞吐量，激光掃描的速度越來越快。這意味著探測器必須在納秒（ns）級別做出響應。響應過慢會導致信號“拖尾”，從而造成缺陷定位的偏移或重疊。

濱松準則：考察上升時間（Rising Time）和脈沖半高寬。PMT由于其電子飛行時間極短，是實現高吞吐量無圖形檢測的最佳伴侶。

4、空間分辨與集成度：從“單點”到“多維”的跨越

現代檢測設備為了追求效率，往往采用多通道采集技術。激光器在AOD或其他調制器調制成線光斑，再結合多通道線陣PMT將可以大幅提高檢測速度。但是使用多個單通道PMT不僅占用巨大的物理空間，且復雜的布線會引入嚴重的電磁干擾。

濱松準則： 多陽極光電倍增管（Multi-anode PMT）模塊是當前行業的高階選擇。它在單體結構內集成了多個獨立通道，既能實現空間位置的分辨，又通過模塊化設計（高度集成高壓電源和信號處理電路）極大簡化了OEM廠商的系統集成難度。

隨著暗場無圖形晶圓缺陷檢測設備實現國產突破，濱松愿意與行業同仁合作，提供更加定制化、差異化的解決方案。

PMT、多陽極PMT與TDI-CCD在暗場無圖形晶圓缺陷檢測設備中的性能對比表

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