2022年全国乡村特色产业超十亿元镇
　　超亿元村名单公示

　　根据《全国“一村一品”示范村镇认定监测管理办法（试行）》规定，农业农村部对已认定的全国“一村一品”示范村镇运行情况进行定期监测。监测数据经专家审核，初步确定全国乡村特色产业超十亿元镇超亿元村505个。现将名单予以公示，公示时间为11月1日至7日。如有异议，请在公示期内实名向农业农村部反映。反映情况要实事求是，并提供证明材料。

　　联系电话：010-59192724/2721

　　电子邮箱：cystscyc@agri.gov.cn

　　附件：2022年全国乡村特色产业超十亿元镇超亿元村名单.doc

　　农业农村部

　　2022年11月1日

　　安徽入选2022年全国乡村特色产业超十亿元镇公示名单

　　安徽省合肥市长丰县水湖镇（草莓）

　　安徽省合肥市巢湖市槐林镇（渔网）

　　安徽省芜湖市南陵县许镇镇（鳙鱼）

　　安徽省阜阳市太和县李兴镇（桔梗）

　　安徽省阜阳市阜南县黄岗镇（柳编）

　　安徽省六安市裕安区独山镇（茶叶）

　　安徽省六安市霍山县太平畈乡（石斛）

　　安徽省宿州市泗县大路口乡（山芋）

　　安徽入选2022年全国乡村特色产业超亿元村公示名单

　　安徽省合肥市巢湖市中垾镇小联圩村（番茄）

　　安徽省芜湖市湾沚区六郎镇北陶村（休闲旅游）

　　安徽省芜湖市无为市红庙镇海云村（牡丹）

　　安徽省马鞍山市含山县环峰镇祁门村（芝麻油）

　　安徽省淮北市烈山区宋疃镇和村社区（苹果）

　　安徽省淮北市烈山区烈山镇榴园社区（石榴）

　　安徽省滁州市来安县舜山镇林桥村（林壳蜀桧）

　　安徽省滁州市全椒县二郎口镇曹埠村（龙虾）

　　安徽省滁州市定远县西卅店镇高潮村（双孢菇）

　　安徽省阜阳市阜南县郜台乡刘店村（柳编）

　　安徽省阜阳市颍上县耿棚镇耿棚社区（桑蚕）

　　安徽省宿州市埇桥区西二铺乡沟西村（西瓜）

　　安徽省宿州市埇桥区西二铺乡沈家村（蔬菜）

　　安徽省宿州市埇桥区西寺坡镇谷家村（蔬菜）

　　安徽省宣城市宁国市南极乡梅村（山核桃）

本文将从技术原理、核心优势、应用场景及落地实践等方面，对该技术进行系统性解析。

一、先进工艺节点的检测挑战与技术缺口

当前半导体制造技术正经历关键变革：鳍式场效应晶体管逐步被全环绕栅极（GAA）纳米带晶体管替代，中段制程（MOL）因多重图形化技术的应用，堆叠复杂度持续增加。这一变革导致致命缺陷多隐匿于 3D 结构内部，传统光学检测手段难以有效识别。

同时，先进工艺节点的缺陷呈现显著的产品特异性，集中分布于特定工艺 - 版图组合的 “热点区域”，此类缺陷由芯片设计固有的版图特征引发，成为影响良率的核心因素。

行业面临的核心矛盾在于：电子束电压衬度检测是识别电学缺陷的关键技术，但传统电子束检测采用光栅扫描模式，效率远低于光学检测，无法匹配大批量生产的需求。DirectScan 技术的出现，为破解这一矛盾提供了可行路径。

二、DirectScan 核心技术架构：PointScan 的创新逻辑

DirectScan 检测方案由eProbe 电子束检测工具、FIRE GDS 版图分析平台及Exensio 大数据智能分析平台三大核心组件构成，其技术突破的核心在于PointScan 扫描技术对传统电子束检测逻辑的重构，主要体现在以下三方面：

1

设计感知驱动的靶向检测

传统电子束检测采用无差别光栅扫描，需覆盖包括介质区域在内的全部区域，且无法识别被测目标的图形特征；PointScan 技术具备非接触式电学测试特性，可精准跳转至目标器件的关键位置（如焊盘、接触点），仅对有效检测区域实施电压衬度检测，完全规避介质区域的无效扫描，实现 “按需检测”。

2

检测效率的量级提升

通过 FIRE 平台的精细化版图分析，可精准筛选出需检测的 “关键区域”，大幅缩减检测范围：

后段制程金属 3 层通孔检测：仅需扫描总可检测面积的 2.5%

中段制程栅极 - 漏极短路检测：仅需扫描总接触点的 1%

栅极残筋检测：可规避 50%-75% 的介质区域，检测面积缩减至传统方案的 10% 以下

基于上述优化，PointScan 技术的检测吞吐量可达传统单束电子束检测设备的 20-100 倍，每小时可完成数十亿个被测器件的扫描。

3

设计感知学习与属性分析能力

DirectScan 与 FIRE 平台的深度整合，可实现跨多层版图的属性提取，包括触点类型（漏极 / 栅极）、晶体管阈值电压、极性、与扩散区隔离槽的距离等关键参数。

eProbe 输出的 KLARF格式数据含专属属性识别码，可与版图特征精准匹配，工程师可直接计算特定属性或属性组合对应的缺陷率，快速定位高风险晶体管类型与版图设计方案，为工艺优化提供数据支撑。

三、高难度场景的应用突破

PointScan 技术的低电荷沉积特性，使其在传统电子束检测难以覆盖的场景中实现突破：

背侧供电网络（BSPDN）晶圆检测

键合晶圆形成的绝缘层会阻碍电荷传导，导致传统电子束检测出现电荷累积、电子束偏折与失焦问题；PointScan 技术大幅降低单位面积电荷沉积量，有效缓解上述问题，已完成实际应用验证。

3D DRAM检测

3D DRAM 的结构特性同样易引发电荷累积，此前检测难度较高，DirectScan 技术的应用使该类器件的精准检测成为可能。

DRAM 阵列短路检测

独有的可控 “充电 - 检测” 功能，可在指定位置施加电荷后跳转至目标区域采集电压衬度信号，使特定岛状节点呈现高亮状态，清晰识别与浮空相邻触点的短路问题，该功能为传统光栅扫描技术所不具备。

四、行业落地实践与全流程应用

自 2022 年初起，eProbe 检测系统已在多家先进逻辑芯片制造工厂落地，目前两套设备投入大批量生产，第三套设备处于产能爬坡阶段，应用场景覆盖半导体制造全流程：

先进逻辑芯片制造

中段制程：GAA 栅极 - 漏极短路、栅极接触孔开路、栅极外延层 / 硅化物层开路检测

后段制程：M0 层、1X 层、2X 层系统性接触孔开路与金属布线短路检测

背侧供电网络：电源通孔、源极 / 漏极通孔接触孔开路与短路检测

随机逻辑电路漏电情况评估

先进 DRAM 制造（2024-2025 年）

外围电路：栅极 - 栅极残筋短路、栅极 - 漏极短路、字线 - 字线短路与开路检测及缺陷定位

存储阵列：基于可控 “充电 - 检测” 技术的存储节点短路检测

技术总结

在半导体制程向更精密 3D 架构演进的背景下，检测技术的创新成为保障良率的关键。DirectScan 方案通过 PointScan 靶向扫描技术、设计感知分析能力与产品特异性缺陷学习功能的融合，在保留电子束检测高灵敏度的基础上，实现了检测吞吐量的量级提升，同时破解了高难度场景的检测难题。

该技术不仅解决了先进工艺节点下缺陷“难识别、难检测” 的问题，更推动半导体检测从 “缺陷识别” 向 “工艺优化赋能” 升级，为下一代半导体制造提供了核心技术支撑和全新路径。