华东理工大学教授张斌、副教授胡越、教授轩福贞团队报道了一种有机框架薄膜，大规模刺激响应型共价。(ODAE-COF)，为活性层准备了具有光电双响应特性的忆阻器，并开发了基于忆阻器的新型边缘计算系统，对有图案晶圆的缺陷进行检测，对无图案晶圆的表面粗糙度进行分类。最近，相关研究发表在物质上。

在第三代半导体领域，氮化邈晶圆表面的不足会导致短路、开路和器件性能下降，因此检测技术非常重要，直接影响芯片的质量、产量和成本控制。近年来，学术界和行业开发了多种方法来评估晶圆表面的质量，但在分辨率和效率方面仍然存在一定的限制。忆阻器是一种具有实时处理、降低延迟、扩展性和灵活性等显著优点的新型电子元件。基于忆阻器的边缘计算被认为是一种有前途的晶圆检测方案。

研究团队开发的基于忆阻器的边缘计算系统集成了传感单元和数据处理模型，可分别用于检测晶圆的空洞缺陷和对表面粗糙度进行分类。传感模块包括两个网络。首先，在图像增强网络中，忆阻器的光响应被用来去除噪声和提取特征，然后信号被传输到由输入、编码器、解码器和输出模块组成的神经网络，用于准确定位缺陷。数据处理模型包括图像注意力模块、特征卷积模块和概率投射模块，所有模块由64个光电导向记忆模块组成。

研究小组进一步测试了400个晶圆的X射线图像，该模型在晶圆表面粗糙度分类中表现出色，平均精度超过90%。