（一）检测原理方面
光学检测原理的应用
光学检测是晶圆表面缺陷检测设备常用的原理。例如采用光谱共焦测量技术，像FocalStation三维表面形貌系统，这种技术不仅拥有纳米级的测量分辨率，还能够利用镜面反射光进行测量，从而可以获得高质量的晶圆三维表面形貌数据，最终识别分布在晶圆表面的缺陷。
激光技术相关设计
利用激光与晶圆表面的相互作用来检测缺陷。如一种晶圆的缺陷检测装置，包括激光器，用于输出激光至待测晶圆，在晶圆表面产生反射光和散射光；通过分光装置（包括光阑元件和遮光元件等）将待测晶圆的上表面反射光和下表面反射光进行分离，利用上表面反射光确定待测晶圆的上表面缺陷位置，减少下表面反射光对缺陷检测产生的干扰，提高缺陷检测效果。
（二）功能需求方面
多种缺陷检测能力
需要能够检测晶圆外观呈现出来的各种缺陷，如损伤、毛刺等常见缺陷。
不仅要检测表面的微小缺陷，对于一些可能影响晶圆性能的较大范围的缺陷也需要准确检测出来。
适应不同尺寸晶圆
由于晶圆有不同的尺寸（如8寸晶圆等），设备要能根据晶圆尺寸进行调整检测范围等参数，以确保对不同尺寸晶圆的有效检测。
（三）准确性与分辨率要求
高分辨率设计
为了能检测到晶片的微小关键尺寸缺陷，设备的分辨率要求很高。例如Applied Materials Inc.的UVision 3系统应用了两种全新图像模式使分辨率可低至20nm，这有助于精确检测晶圆表面的微小缺陷。
提高检测准确性的措施
在设备设计中，要考虑减少外界干扰因素对检测准确性的影响。如设备应具备良好的光学系统，保证光线准确聚焦到晶圆表面，并且图像采集系统的分辨率、采样率和噪声控制等参数要能确保数据采集的准确性和稳定性。
二、中科飞测表面缺陷检测设备可能的设计特点
（一）特定的光学系统设计
可能采用独特的光学镜头或者光学传感器布局，以适应晶圆表面的特殊光学特性，提高对晶圆表面缺陷的捕捉能力。
（二）智能算法集成
运用先进的算法对采集到的图像或者数据进行处理。例如采用卷积神经网络等算法对晶圆检验时扫描电镜图像进行缺陷检测和分类，中科飞测可能会在其设备中开发适合自身设备检测逻辑的智能算法，以提高检测效率和准确性。
（三）机械结构与稳定性
在机械结构设计上，要确保晶圆放置的稳定性，如测量台的设计要保证晶圆在检测过程中不会发生位移，并且设备整体要具备良好的防震性能，减少震动对检测结果的影响，这一点与其他优质的晶圆表面缺陷检测设备的要求类似，如Optima晶圆缺陷检测设备应安装在防震台或地面垫上，避免因震动导致的设备损坏。
