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”，助力工程师们捕捉到微米级别的缺陷，在这场高科技的盛宴中，也存在着不容忽视的“盲点”。
光照挑战是计算机视觉在半导体缺陷检测中的一大难题，由于芯片表面复杂多变的几何结构和材料属性，传统光源往往难以提供足够的对比度和清晰度，导致微小缺陷的漏检或误判。
算法的局限性也不容小觑，尽管深度学习等先进算法在图像识别领域取得了显著进展，但在面对高度复杂、非标准化的半导体缺陷图像时，其泛化能力和准确性仍面临考验，如何设计出既能适应多样缺陷形态，又能快速准确识别的算法，是当前的一大挑战。
设备间的兼容性问题也时常困扰着生产线上的工程师们，不同品牌、不同型号的检测设备在数据传输、处理速度上可能存在差异，这要求计算机视觉系统必须具备高度的灵活性和兼容性，以实现无缝对接和高效协作。
尽管计算机视觉在半导体缺陷检测中展现出巨大潜力，但其“盲点”依然存在，包括光照挑战、算法局限以及设备间的兼容性问题，这些挑战激励着我们在追求更高精度、更高效率的道路上不断前行，为半导体制造业的未来发展铺就坚实的基石。
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