随着半导体制程向先进节点演进，3D 晶体管架构与多层互连堆叠技术的规模化应用，使得器件缺陷的隐蔽性与检测难度显著提升。传统光学检测技术已难以满足电学相关缺陷的识别需求，而电子束检测的效率瓶颈又制约了量产应用。DirectScan检测通过核心技术创新破解了这一行业痛点，为下一代半导体制造提供了高效、精准的检测解决方案。
本文将从技术原理、核心优势、应用场景及落地实践等方面，对该技术进行系统性解析。
一、先进工艺节点的检测挑战与技术缺口
当前半导体制造技术正经历关键变革：鳍式场效应晶体管逐步被全环绕栅极（GAA）纳米带晶体管替代，中段制程（MOL）因多重图形化技术的应用，堆叠复杂度持续增加。这一变革导致致命缺陷多隐匿于 3D 结构内部，传统光学检测手段难以有效识别。
同时，先进工艺节点的缺陷呈现显著的产品特异性，集中分布于特定工艺 - 版图组合的 “热点区域”，此类缺陷由芯片设计固有的版图特征引发，成为影响良率的核心因素。
行业面临的核心矛盾在于：电子束电压衬度检测是识别电学缺陷的关键技术，但传统电子束检测采用光栅扫描模式，效率远低于光学检测，无法匹配大批量生产的需求。DirectScan 技术的出现，为破解这一矛盾提供了可行路径。
二、DirectScan 核心技术架构：PointScan 的创新逻辑
DirectScan 检测方案由eProbe 电子束检测工具、FIRE GDS 版图分析平台及Exensio 大数据智能分析平台三大核心组件构成，其技术突破的核心在于PointScan 扫描技术对传统电子束检测逻辑的重构，主要体现在以下三方面：
1
设计感知驱动的靶向检测
传统电子束检测采用无差别光栅扫描，需覆盖包括介质区域在内的全部区域，且无法识别被测目标的图形特征；PointScan 技术具备非接触式电学测试特性，可精准跳转至目标器件的关键位置（如焊盘、接触点），仅对有效检测区域实施电压衬度检测，完全规避介质区域的无效扫描，实现 “按需检测”。
2
检测效率的量级提升
通过 FIRE 平台的精细化版图分析，可精准筛选出需检测的 “关键区域”，大幅缩减检测范围：
后段制程金属 3 层通孔检测：仅需扫描总可检测面积的 2.5%
中段制程栅极 - 漏极短路检测：仅需扫描总接触点的 1%
栅极残筋检测：可规避 50%-75% 的介质区域，检测面积缩减至传统方案的 10% 以下
基于上述优化，PointScan 技术的检测吞吐量可达传统单束电子束检测设备的 20-100 倍，每小时可完成数十亿个被测器件的扫描。
3
设计感知学习与属性分析能力
DirectScan 与 FIRE 平台的深度整合，可实现跨多层版图的属性提取，包括触点类型（漏极 / 栅极）、晶体管阈值电压、极性、与扩散区隔离槽的距离等关键参数。
eProbe 输出的 KLARF格式数据含专属属性识别码，可与版图特征精准匹配，工程师可直接计算特定属性或属性组合对应的缺陷率，快速定位高风险晶体管类型与版图设计方案，为工艺优化提供数据支撑。
三、高难度场景的应用突破
PointScan 技术的低电荷沉积特性，使其在传统电子束检测难以覆盖的场景中实现突破：
背侧供电网络（BSPDN）晶圆检测
键合晶圆形成的绝缘层会阻碍电荷传导，导致传统电子束检测出现电荷累积、电子束偏折与失焦问题；PointScan 技术大幅降低单位面积电荷沉积量，有效缓解上述问题，已完成实际应用验证。
3D DRAM检测
3D DRAM 的结构特性同样易引发电荷累积，此前检测难度较高，DirectScan 技术的应用使该类器件的精准检测成为可能。
DRAM 阵列短路检测
独有的可控 “充电 - 检测” 功能，可在指定位置施加电荷后跳转至目标区域采集电压衬度信号，使特定岛状节点呈现高亮状态，清晰识别与浮空相邻触点的短路问题，该功能为传统光栅扫描技术所不具备。
四、行业落地实践与全流程应用
自 2022 年初起，eProbe 检测系统已在多家先进逻辑芯片制造工厂落地，目前两套设备投入大批量生产，第三套设备处于产能爬坡阶段，应用场景覆盖半导体制造全流程：
先进逻辑芯片制造
中段制程：GAA 栅极 - 漏极短路、栅极接触孔开路、栅极外延层 / 硅化物层开路检测
后段制程：M0 层、1X 层、2X 层系统性接触孔开路与金属布线短路检测
背侧供电网络：电源通孔、源极 / 漏极通孔接触孔开路与短路检测
随机逻辑电路漏电情况评估
先进 DRAM 制造（2024-2025 年）
外围电路：栅极 - 栅极残筋短路、栅极 - 漏极短路、字线 - 字线短路与开路检测及缺陷定位
存储阵列：基于可控 “充电 - 检测” 技术的存储节点短路检测
技术总结
在半导体制程向更精密 3D 架构演进的背景下，检测技术的创新成为保障良率的关键。DirectScan 方案通过 PointScan 靶向扫描技术、设计感知分析能力与产品特异性缺陷学习功能的融合，在保留电子束检测高灵敏度的基础上，实现了检测吞吐量的量级提升，同时破解了高难度场景的检测难题。
该技术不仅解决了先进工艺节点下缺陷“难识别、难检测” 的问题，更推动半导体检测从 “缺陷识别” 向 “工艺优化赋能” 升级，为下一代半导体制造提供了核心技术支撑和全新路径。
" alt="DirectScan 技术解析：下一代半导体电子束检测的创新路径与应用">DirectScan 技术解析：下一代半导体电子束检测的创新路径与应用
【资料图】
日前拍摄的芜湖市繁昌区孙村镇境内的山川景色。 通讯员 钱 鸣 张敏娟 摄
近日，在泾县昌桥乡景山村上拐涝山林场，林场养护人员正在进行杂草拔除作业。
“去年我们人工造林700亩，林产品培育3800余亩，仅林产品培育和销售两项收入就达635万元，全部享受了免征企业所得税的政策红利。”泾县国有林业发展有限责任公司财务负责人程建介绍。作为全省首个国有林业发展有限责任公司，企业在林业生态保护修复上持续发力。
“我们将节省下的资金用于森林生态科普研究基地和林业生态修复，仅今年上半年就新增人工造林600亩。”程建说。随着企业发展得越来越好，雇佣的周边村民也增加到150余人，带动村民年增收230余万元。
为了扶持林农企业发展，支持社会资本投资林业，去年底我省出台的《支持社会资本参与林业发展若干措施》明确对林（农）业专业大户、家庭林（农）场、农民林（农）业专业合作社自产自销的林下种植、养殖和特色经济林产品，符合相关规定的，免征增值税。直接用于林业产业发展的生产用地按规定免交城镇土地使用税。对各类市场主体从事林业生态保护修复、生态旅游和森林康养等项目所得，符合相关规定的，免征企业所得税。
走进临泉县四方红农业科技合伙企业山核桃种植基地，5万亩薄壳山核桃林连绵成片、郁郁葱葱。“我们是一家以种植薄壳山核桃树为主的农林复合型企业，碧根果食品系列产品也已经研发成功，薄壳山核桃暨碧根果深加工（二期）项目将于10月建成投产，预计年产值可达33亿元。”企业负责人方谨介绍道。今年年初，该企业成功入选第五批国家林业重点龙头企业名单。
在方谨看来，企业走上快速发展道路，税务部门的帮扶功不可没。“为了进一步增加土地收益，我们探索实施‘林粮融合’模式，在林下种植小麦、大豆等粮油作物，税务部门得知后主动提醒我们可以享受自产自销林下种植农产品的税收优惠，仅仅是今年上半年就免征了增值税75.28万元。”方谨表示，企业发展至今，累计已经享受了各项税费优惠464万元。
在企业发展过程中，临泉县税务局聚焦林企涉税需求，针对性梳理涉林政策“礼包”，为各级林业重点龙头企业一对一配备“税务管家”，主动上门提供个性化服务，用税惠政策的“滋养扶持”和纳税服务的“精准滴灌”助力打造地方特色林业百亿产业，全力推动林业产业高质量延链升级。
为了促进生态保护和绿色发展的有机统一，我省税务部门充分发挥绿色税制激励作用，对各类市场主体从事林业生态保护修复、生态旅游和森林康养等项目所得，符合相关规定的，免征企业所得税。同时，组建税务专家服务团上门送服务，帮助企业轻松享受政策红利，让节省下来的资金投入到生态保护工作中。
明光市远景苗木有限公司是一家专门从事苗木种植销售的公司。今年以来，该公司享受增值税减免218万元。该公司负责人刘家林深有感触地说：“我是一名来乡村创业的外地人，一系列涉农税费优惠为我们发展提振了信心。”如今，该公司利用减免的税款投入到技术升级和专业化生产之中，精品苗木生产规模不断扩大，经济效益显著提升。
为助力涉林企业发展，明光市税务局成立“明税青锋”助林小分队，来到田间地头，为种植户、企业、合作社等讲解税费优惠政策、答疑解惑、辅导操作，落实落细林业生产者自产自销苗木等产品免征增值税等各项涉农优惠政策，助林企转型升级。
在税收优惠政策的支持下，明光市自来桥镇芳甸园农民专业合作社的发展势头也越来越好。“本地育苗成本费用低、经济效益高，今年招聘的员工增加了一倍。前几天，税务部门还到合作社给我们辅导宣传优惠政策，今年我们合作社共减免增值税9.9万元。”该合作社负责人李建欣高兴地说。
“我们将继续不折不扣落实税费优惠助力乡村振兴，精准聚焦林农需求，在种植户、种植业合作社、种植业生产企业的政策宣传落实上下足功夫，为林业企业提供配套服务。同时，我们持续深入打造‘家门口’税务局，满足乡镇地区涉税费需求，用更优惠的政策、更精准的服务、更便捷的办税体验助农兴农。”明光市税务局党委书记、局长姜培忠说。
安徽省税务局有关负责人表示，将充分发挥绿色税制在生态保护、绿色发展中的积极作用，落实落细税费支持政策，在提升税收治理能力、服务生态文明建设方面持续发力，以税力量保护绿水青山、守住金山银山。
（记者 汤 超）
" alt="绿色税制助力林下生“金”">+关注绿色税制助力林下生“金”
海基姆漢
Virginity
圣马塞尔 (安省)
高速迎返程高峰 注意错峰出行
厄迪库尔