写在前面
设备宣传常强调“最小可检缺陷”或“最高吞吐量”，但量产能力存在于灵敏度、误报、覆盖率、稳定性和速度的联合工作点，而不是单个极值。
一、先定义检测对象
灵敏度必须针对具体缺陷族定义：材料、形状、位置和背景都会改变信号。能够稳定捕获裸硅上的标准颗粒，不代表能捕获复杂图形内部同尺寸残留。
合理描述应包含：
- 缺陷类型与参考真值；
- 晶圆材料和工艺层；
- 扫描模式与覆盖区域；
- 捕获概率和样本量；
- 同时产生的 Nuisance 水平。
二、阈值与 ROC 直觉
缺陷信号和正常背景往往重叠。阈值降低时：
- True Positive 增加；
- False Positive 也增加；
- Review 和数据存储压力上升。
阈值提高则相反。没有一个阈值同时让漏检和误报为零，Recipe 必须根据缺陷风险和后续复查能力选择工作点。
Capture Rate 的分母应是已知目标缺陷，Nuisance Rate 则要明确按面积、晶圆、候选数还是复查结果统计。
三、吞吐量由整条链决定
WPH 不只由平台扫描速度决定，还包括：
- Load/Unload 与预对准；
- Recipe 下载和晶圆识别；
- 对焦、找标和扫描；
- 数据传输与实时算法；
- 缺陷合并、分类和文件输出；
- 校准、维护与异常恢复。
理论扫描速度很高，但算法积压或频繁重扫，实际有效吞吐量仍会很低。
四、覆盖率与采样
全片高灵敏扫描最可靠也最昂贵。量产常选择：
- 全片低灵敏度 + 热点高灵敏度；
- 抽样 Die 或特定曝光场；
- 工艺稳定时降采样，异常时加密；
- 关键层全检、普通层抽检。
采样减少时间，也增加漏过局部或空间系统性异常的风险。必须根据缺陷空间分布验证方案，而不是只按面积比例推断。
五、稳定性决定长期有效灵敏度
实验室一次捕获不代表量产长期捕获。光源、探测器、平台、腔体洁净度、算法版本和工艺背景都会漂移。
Golden Wafer、标准缺陷样片和控制图可监控信号基线、位置重复性、捕获率与 Nuisance。Recipe 或软件升级后应做回归测试，防止分类规则悄悄改变历史口径。
六、用成本函数选择工作点
可以把决策理解为四类成本：
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致命随机缺陷的漏检成本可能远高于误报；成熟低风险层则更关注 WPH。不同层、产品和良率阶段应使用不同 Recipe，不存在全厂唯一最优阈值。
七、小结
- 灵敏度必须绑定缺陷类型、背景、捕获概率和 Nuisance。
- 阈值决定漏检与误报的权衡，没有零代价极值。
- 实际吞吐量由搬运、扫描、算法、输出和可用率共同决定。
- 最优 Recipe 取决于缺陷风险、工艺阶段和复查资源。