加快产品上市并最大限度提高良率

芯片制造商依靠图形化晶圆检测、缺陷分类和审查、量测和统计分析来设计制造工艺，并确保工艺和设备在整个制造过程中遵循工艺窗口参数。随着工艺技术变得更加复杂，业内采用海量数据收集、统计技术和机器学习技术来提高配方和芯片的性能和良率，这就需要广泛收集并运用数据。

图形化晶圆检测技术可高速扫描晶圆，以识别潜在的污染、图形缺陷和其他可能影响成品颗粒功能和性能的状况。电子束检查可显现出潜在的缺陷并将其特征化。从量测获得的数据可确保器件和结构保持精确的物理尺寸和电气特性。

当今最具挑战性的材料和器件工程，让精确、完整的测量和成像变得更加困难，而应用材料公司的检测、检查和量测技术能助力攻克这些难题。当今最具挑战性的材料和器件工程，让精确、完整的测量和成像变得更加困难，而应用材料公司的检测、检查和量测技术能助力攻克这些难题。 

当今最具挑战性的材料和器件工程，让精确、完整的测量和成像变得更加困难，而应用材料公司的检测、检查和量测技术能助力攻克这些难题。 先进的算法和机器学习与领先的光学和电子束（eBeam）技术结合使用，可增强数据生成，帮助加快获取和访问可操作信息，使芯片制造商能够缩短产品上市时间，并优化大规模量产的良率。