在生成式人工智能（AIGC）席卷全球的当下，算力已成为驱动数字经济发展的核心生产力与“硬通货”。然而，半导体行业在追逐更高算力的道路上，正集体面临“算力墙、功耗墙、存储墙与传输墙”的严峻挑战。要突破这些瓶颈，归根结底依赖于先进制程与先进封装技术的持续协同创新。

作为芯片制造的物理起点，晶圆的品质直接决定了后续集成千亿级晶体管的芯片的命运。在制造过程中，即使是一个数纳米级别的微小尘埃或缺陷，都可能导致整片价值不菲的晶圆报废，造成巨大损失。因此，对制造初期的裸晶圆进行严格把关——即无图形晶圆缺陷检测——成为了半导体产线上至关重要的“质检守门人”。

那么，一个关键的技术选择摆在面前：为何在有图形晶圆检测中表现优异的明场检测技术，在处理无图形晶圆时，全球领先的设备商却无一例外地转向了暗场晶圆检测？

• 极高的信噪比（SNR）： 由于背景接近零电流，哪怕只有几个光子的缺陷信号也能被精准捕捉。
• 更快的扫描速度： 相比于明场检测需要处理海量的像素数据，暗场检测能以极高的频率进行点扫描或线扫描，这正是晶圆厂实现高吞吐量（Throughput）的关键。

• 信噪比瓶颈： 在极高速扫描下，背景噪声极易掩盖微弱的缺陷信号。
• 吞吐量压力： 晶圆厂对吞吐量（Throughput）的需求，要求传感器必须在极短时间内完成大面积捕捉。

接下来我们从第一性原理对暗场无图像晶圆检测技术进行拆解。

暗场检测的物理本质是信噪比（SNR）的博弈。我们的目标是在背景噪声（晶圆表面粗糙度引起的散射，即 Haze）中提取出目标信号（缺陷散射光）。换言之，收集到的散射光信号越强，对背景信号的抑制越强，越有利于提升SNR。

1、信号源产生（光子-物质相互作用）根据物理光学，当入射光（波长，强度 ）射到尺寸为的微小缺陷时，遵循瑞利散射（Rayleigh Scattering）或米氏散射（Mie Scattering）规律。

• 散射截面（Scattering Cross-section，σ）在瑞利区（粒子直径 d 远小于波长 λ，即 d ≪ λ），散射光功率 Pₛcₐₜ 与粒子直径的六次方成正比，与波长的四次方成反比。其关系可用公式表示为：

• 推论：①缺陷越小，信号呈指数级衰减。检测10nm缺陷的难度是检测20nm缺陷难度的 2⁶=64倍。②波长越短，信号越强。这也是业界从可见光光源向 DUV（深紫外）甚至 EUV（极紫外）演进的根本动力。

2、光子收集（几何光学限制）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测器接收。收集到的光功率 Pcol受光学系统的数值孔径（NA） 和收集立体角 Ω 限制，其关系为：

• 暗场核心：必须物理阻挡掉镜面反射光（零级光），只收集高角度散射光。

• 提高信噪比：为了减少杂散光，提高信噪比，业界往往会采用 pinhole 或者 pinhole array 的方式，这一方式与共聚焦显微成像方式有类似之处，但是 pinhole 会影响整体收光信号强弱，当最小尺寸缺陷信号强度不够时，往往会增加 laser 强度，但是这又会增加 shot noise，进而影响信噪比，所以维持平衡非常重要。

• 新思路-提升探测器的收集效率：在暗场检测中，缺陷的散射光通常是各向同性的，而背景散射（如来自晶圆周期性图形的“薄雾”）可能具有特定的空间分布。一个设计良好的扩束镜/收集光路，可以优化其对缺陷散射角度的收集效率，相对而言，对某些强背景方向的收集可能增加不多。因此，净 SNR 通常能得到提升。这样的好处是：在探测器（譬如，光电倍增管）的入射窗前加入扩束镜，在不牺牲探测器 SNR 的情况下有效增加收光效率，而且可以减少系统光学设计对前端高 NA 设计的难度。这种方式可以避免为了选择更大靶面的光电倍增管而牺牲体积、暗电流、成本。

• 典型光路：晶圆 -> 高 NA 物镜（最大化收集） -> 空间滤波器（Pinhole 或傅立叶面光阑） -> 聚光镜/中继透镜 -> PMT（带或不带扩束窗）。

3、光电子转换（探测器物理）探测器的任务是克服噪声的影响，尽可能快速、准确、稳定地将微弱的光子流（Photon Flux）转换为电子流（Electron Current），所以不得不考虑探测器的 SNR。

• 关键指标：量子效率（QE）、增益（Gain）、读出噪声（Readout Noise）、散粒噪声（Shot Noise）和带宽（Bandwidth）等因素。

• SNR的意义：绝大部分散射晶圆缺陷检测技术基于缺陷产生的散射光信号强度，noise即是Haze，缺陷信号即是Signal，所以SNR越大意味着缺陷检出率越高。10多年前，业界领先企业的阈值SNR设置为3，即散射光强度等于Haze信号的三倍时对应的缺陷尺寸为最小可分辨缺陷尺寸。随着AI算法行业的发展，SNR阈值逐渐趋近于1。

• 如何选择合适的光电倍增管：单纯追求某一个指标，如QE、Gain、Dark noise、Collection Efficiency没有意义，因为一个指标高无法保障整体SNR最高，因此，在比较不同探测器方案时，往往需要结合有效面积、线性范围等因素综合考虑SNR，即True_SNR。

如何为暗场无图形晶圆缺陷检测设备选择合适的探测器？

暗场成像中缺陷信号在黑色背景上非常突出，即使使用一个物理尺寸更大的像素（意味着每个像素覆盖的晶圆面积更大），缺陷产生的信号强度仍然足以从背景中被清晰区分出来。相比之下，在明场成像中，为了分辨出微弱信号，必须使用更小的像素来获取更高的空间分辨率，以捕捉缺陷边缘的微小对比度变化。这也是为什么暗场照明能够实现比明场更高的像素-缺陷对比度，使得在相同缺陷尺寸与像素速率下可进行更快速的检测。另一个角度看，暗场成像图中的亮点是缺陷散射光经过系统处理的信号表现，通常大于缺陷的实际尺寸，需结合算法分析才能准确定量缺陷大小，所以暗场（成像）检测技术往往在无图形样品而非有图形样品中使用。本质上，暗场检测更重要的是信噪比、信号识别算法及其阈值，这直接影响着最小可分辨缺陷尺寸，成像相关的空间分辨率（Spatial resolution）并不会直接影响缺陷检测率。

面对市场上林林总总的光电探测技术，半导体设备商究竟该如何评估和抉择？回归到暗场检测的实战场景，我们认为有四个维度是不可逾越的选择标准：

1、极致的信噪比：能否在“静默”中听见微弱的信号？

在暗场检测中，背景信号极低，限制系统灵敏度的核心瓶颈在于探测器的噪声。

滨松准则：优先选择具有高内部增益的探测器。光电倍增管（PMT）凭借电子倍增原理，能实现10^6倍以上的增益，使单个光电子产生的信号远超后续电路的底噪。对于追求10nm以下检测极限的设备，PMT是业界公认的基石。

2、 波长响应：是否具备“紫外（UV/DUV）”基因？

根据物理规律，散射光的强度与波长的四次方成反比。这意味着波长越短（如紫外355 nm或深紫外266 nm），越容易捕捉到微小缺陷。许多硅基探测器在紫外波段的量子效率（QE）衰减严重，且易发生紫外老化。

滨松准则：优秀的探测器必须在UV波段具有高量子效率和长寿命稳定性。滨松有专门针对半导体检测开发的紫外增强型技术，不仅提升了对短波光子的捕获率，更通过材料改良解决了长期照射下的衰减问题。

3、响应速度与带宽：能否跟上“高速扫描”的节奏？

为了提升晶圆厂的产线吞吐量，激光扫描的速度越来越快。这意味着探测器必须在纳秒（ns）级别做出响应。响应过慢会导致信号“拖尾”，从而造成缺陷定位的偏移或重叠。

滨松准则：考察上升时间（Rising Time）和脉冲半高宽。PMT由于其电子飞行时间极短，是实现高吞吐量无图形检测的最佳伴侣。

4、空间分辨与集成度：从“单点”到“多维”的跨越

现代检测设备为了追求效率，往往采用多通道采集技术。激光器在AOD或其他调制器调制成线光斑，再结合多通道线阵PMT将可以大幅提高检测速度。但是使用多个单通道PMT不仅占用巨大的物理空间，且复杂的布线会引入严重的电磁干扰。

滨松准则： 多阳极光电倍增管（Multi-anode PMT）模块是当前行业的高阶选择。它在单体结构内集成了多个独立通道，既能实现空间位置的分辨，又通过模块化设计（高度集成高压电源和信号处理电路）极大简化了OEM厂商的系统集成难度。

随着暗场无图形晶圆缺陷检测设备实现国产突破，滨松愿意与行业同仁合作，提供更加定制化、差异化的解决方案。

PMT、多阳极PMT与TDI-CCD在暗场无图形晶圆缺陷检测设备中的性能对比表

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