在整个半导体生产过程中，机器视觉用于严格地监控质量和查找缺陷。制造商必须重视针脚挂擦、扭曲、弯曲或缺失等情况。
芯片容错率很低，市场广阔，制造商们都在拼质量来获得订单，如果存在任何缺陷，即使是在外表层，也会使芯片成为废品。
因为可能出现的缺陷类型太多，所以使用规则式算法对检测进行编程是非常低效的。显式搜索所有缺陷不但太复杂，而且费时。
深度学习算法无需使用大量的缺陷库，可进行大部分半导体缺陷检测，从而提高产量，降低成本。
如：
深度学习算法是解决此类复杂缺陷检测问题的较佳解决方案。缺陷检测工具从功能晶片层的一小组图像中学习无缺陷晶片层的外观。
然后，该工具甚至可以检测晶圆层中任何地方的小缺陷，完全忽略底层，并拒绝任何异常。
无论是在光刻工艺、晶圆探测和测试，还是晶圆安装和切割过程中，视觉对准不良都会在机器的整个使用寿命期间造成数以千计的协助和损坏的晶圆。
表现不佳的视觉系统会降低半导体设备公司的市场份额，并大大增加其支持成本。
寻找缺口的传统方法是使用通光束阵列激光传感器，这需要在晶圆上方和下方安装笨重的发射器和接收器。这会占用宝贵的机械空间，
并且因为需要晶圆一直旋转到发现切口，所以会浪费时间。随着透明晶圆 (SiC) 和其他特殊晶圆涂层的推出，通光束传感器变得更难准确地找到切口，提高了未对准的几率。
