委外内容主要聚焦晶圆缺陷检测系统在量产环境中的高精度、高稳定性及高性能应用，涵盖数据采集系统优化、高精度缺陷检测算法设计及高性能检测系统设计。委外团队需优化数据采集系统，采用直驱电机结合高精度运动平台，减少传统传动误差，实现平滑、稳定的高速运动，为大尺寸晶圆扫描提供可靠支撑；系统需构建全闭环控制架构，融合高分辨率传感器与实时控制器，实现运动轨迹动态监测与校正，自动修正偏差，确保扫描精度与定位一致性，并通过补偿算法对热漂移、负载扰动及环境振动进行实时修正。在高精度缺陷检测算法方面，需针对微小、低对比度缺陷设计特征增强与异常模式识别方法，提高检出率，并利用半监督及对比学习增强有限样本条件下的检测能力；针对工艺条件复杂导致模型退化，引入自适应更新机制，实现动态参数修正与持续学习，保持长期稳定性；针对产线与设备差异造成的检出率波动，需开发迁移学习与域自适应方法，实现跨工艺、跨设备快速适配，提升算法普适性。在高性能检测系统设计方面，需构建“FPGA+CPU+GPU”异构协同硬件架构，将核心卷积、特征聚合与异常检测算子硬件逻辑化，实现深度流水线并行处理，支持零拷贝传输、NUMA亲和及GPU Direct/FPGA-DMA优化，多通道相机并行调度，前端FPGA完成图像预处理，GPU承担深度推理，实现毫秒级响应；NVMe SSD阵列提供GB/s级实时写入，后台NAS或对象存储支持长期保存与横向扩展，同时实现ROI与特征落盘及原始图像压缩，支持7天全量及30天ROI+抽样存储策略。 委外指标： 1. 算法性能突破：实现缺陷分类准确率≥99.5％，误检率≤0.1％，稀有缺陷识别准确率提升10％以上，确保在微小、低对比度缺陷检测中保持高精度，为晶圆良率管控提供可靠保障。 2. 运动控制精密化：依托直驱平台与智能闭环控制，实现定位精度±0.1μm，≥450×550mm范围内保持稳定扫描（最大扫描速度≥1m/s）。同时确保系统长期运行稳定性≥95％，满足大尺寸晶圆的高速、高精度检测需求。 3. 硬件系统高效集成：通过FPGA+GPU+CPU异构架构实现并行加速，单帧检测延时压缩至≤10ms，在FPGA+GPU协同模式下检测效率较GPU-only方案提50％以上，并支持实现7×24小时不间断运行及平均无故障时间超过20000小时，保证跨工艺、跨设备的适配性≥95％，提升平台的通用性与扩展性。