1. 传统光学 SE 的局限性与 XCD 的优势
SE 的瓶颈：在监测深层 3D VNAND 结构（如第 200-400 层字线）时，光学 SE 会产生强烈的光谱纹波且对金属敏感度弱，导致结构分辨率下降。
XCD 的突破：X 射线衍射能直接捕捉周期性结构变化，对深层 3D 结构具有更强的敏感度。通过小角 X 射线散射（SAXS）几何结构，XCD 能清晰分辨节距（Pitch）和层厚的变化，且测量时间已从 30 分钟缩短至约 5.7 分钟，具备了生产级能力。
2. 引入 MGML 框架提升性能
为了解决 XCD 信号中噪声主导导致建模不稳定的问题，报告提出了 MGML（Model-Guided Machine Learning） 框架。该方法结合了 RCWA 物理模型与机器学习算法，能从随机噪声中分离出结构信号。在样本量有限的情况下，MGML 显著提高了盲测相关性和抗噪能力。
3. 扫描模式与结论
连续扫描（Sweep）优势：相比步进扫描（Step），连续扫描模式具有可重复的噪声特性。配合 MGML，连续扫描能在更短的时间内实现可靠的结构匹配，且信号稳定性（MSE）优于步进模式。
