掩模广泛应用于光刻工艺中,在光刻生产中起着至关重要的作用。当前半导体行业和光刻技术的迅速发展,对掩模质量提出了更高的要求,一旦掩模存在缺陷将会导致整批半导体器件出现问题,从而造成巨大的经济损失,掩模缺陷检测技术正是保证掩模质量,确保生产效率的重要手段之一。目前国内对掩模缺陷检测技术的研究较少,相关的检测系统和设备主要依赖进口,因此掩模缺陷检测技术具有重要的研究意义和应用价值。本论文的工作主要是基于掩模图像采集系统,结合机器视觉和GPU多线程技术实现掩模缺陷的高精度快速检出,主要研究内容归纳如下:1.调研了国内外掩模缺陷检测技术的现状和发展,介绍了主要的掩模检测方法和原理,对掩模缺陷检测系统中利用到的技术和理论进行了介绍和分析,提出了以机器视觉技术为骨架,以GPU并行处理技术为手段的掩模缺陷检测方法,并基于此构建包括掩模图像采集和图像处理的缺陷检测整体系统。2.进行掩模图像采集系统的设计,完成掩模缺陷检测图像采集系统的选型、组建和测试等工作,并绘制缺陷样版,为掩模缺陷检测提供了良好的实验平台和环境。3.进行掩模图像处理系统的设计和实现,对常用图像处理算法原理进行了介绍,对比验证选取适合本系统的算法,改进出了一种适用于本系统的快速图像拼接算法,并对部分处理算法进行了优化。在此基础上对掩模图像处理各算法进行软件实现验证,可完成系统要求精度掩模缺陷的检出。4.为提高图像处理速度,基于GPU架构和CUDA平台对主机端和设备端进行了任务分配,设计CPU多任务并行和GPU多线程结合的方式隐藏数据传输时间,将具有计算密集且逻辑判断较少的图像处理算法在CUDA中进行了设计编程,并对系统整体的加速效果进行了测试统计,实验验证缺陷检测处理的速度得到显著提升。