近日，我校上海市智能感知与检测技术重点实验室智能传感团队在集成电路前沿领域取得重要进展。团队利用开发的二维有机薄膜忆阻器实现了有图案晶圆的缺陷检测和无图案晶圆的表面粗糙度分类。相关研究成果以“Covalent organic framework-based photoelectric dual-modulated memristors for wafer surface quality evaluation”为题在线发表于Cell Press旗下期刊Matter。

晶圆检测在集成电路领域至关重要，影响着芯片质量、产量和成本控制。晶圆表面的缺陷会导致电短路、开路和器件性能下降。研究人员开发了多种方法来评估晶圆的表面质量，但目前已经报道的方法仍然受到分辨率和效率等方面的限制。因此，需要更先进的评估技术来确保更好的芯片性能。忆阻器一种新型的电子元件，具有实时处理、减少延迟、可扩展性和灵活性等显著优势。基于忆阻器的边缘计算被视为一种有潜力的晶圆检测方案。

智能传感团队报道了一种大面积的刺激响应型共价有机框架薄膜（ODAE-COF），并以此薄膜材料为活性层制备了具有光电双响应特性的忆阻器，进一步开发了基于忆阻器的新型边缘计算系统。该系统集成了传感单元和数据处理模型，分别用于晶圆的空洞缺陷检测和表面粗糙度分类。传感单元模型包含两个网络：首先在图像增强网络中，利用忆阻器的光响应性进行去噪和特征提取；接着，信号被传输到一个由输入、编码器、解码器和输出模块组成的神经网络，用于精确定位缺陷。通过对400幅晶圆的X射线图像进行测试，证明了空洞缺陷检测的有效性。数据处理模型包含一个图像注意力模块、一个特征卷积模块和一个概率映射模块，所有模块均由64种光电导态的忆阻器构成。该模型在晶圆表面粗糙度分类中实现了优异的表现，平均精度超过90%。

以上研究成果以华东理工大学为唯一通讯单位，化学学院博士研究生李金勇为论文第一作者，上海市智能感知与检测技术重点实验室张斌教授、胡越副教授和轩福贞教授为共同通讯作者。研究工作得到了国家自然科学基金创新群体项目、国家重点研发计划和上海教委协同创新建设项目等资助。

原文链接：https://doi.org/10.1016/j.matt.2025.102197