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圖片說明：二維有機薄膜憶阻器的構建及其晶圓檢測示意圖

氮化鎵晶圓檢測在第三代半導體領域至關重要，影響著芯片質量、產量和成本控制。晶圓表面的缺陷會導致電短路、開路和器件性能下降。研究人員開發了多種方法來評估晶圓的表面質量，但目前已經報道的方法仍然受到分辨率和效率等方面的限制。因此，需要更先進的評估技術來確保更好的芯片性能。憶阻器是一種新型的電子元件，具有實時處理、減少延遲、可擴展性和靈活性等顯著優勢。基于憶阻器的邊緣計算被視為一種有潛力的晶圓檢測方案。

智能傳感團隊報道了一種大面積的刺激響應型共價有機框架薄膜（ODAE-COF），并以此薄膜材料為活性層制備了具有光電雙響應特性的憶阻器，進一步開發了基于憶阻器的新型邊緣計算系統。該系統集成了傳感單元和數據處理模型，分別用于晶圓的空洞缺陷檢測和表面粗糙度分類。傳感單元模型包含兩個網絡：首先在圖像增強網絡中，利用憶阻器的光響應性進行去噪和特征提取；接著，信號被傳輸到一個由輸入、編碼器、解碼器和輸出模塊組成的神經網絡，用于精確定位缺陷。通過對400幅晶圓的X射線圖像進行測試，證明了空洞缺陷檢測的有效性。數據處理模型包含一個圖像注意力模塊、一個特征卷積模塊和一個概率映射模塊，所有模塊均由64種光電導態的憶阻器構成。該模型在晶圓表面粗糙度分類中實現了優異的表現，平均精度超過90%。