基于TCAD工具（Sentaurus）构建7nm FinFET器件结构，系统仿真不同栅极功函数与沟道掺杂浓度对阈值电压及亚阈值摆幅的影响；提取完整的I-V与C-V特性曲线，并与权威文献数据进行对比验证模型准确性；通过优化器件参数使漏电流降低35%，并撰写详细技术报告用于课程设计展示。该模型为后续低功耗电路设计提供了关键参考，也加深了对先进工艺节点器件物理的理解。

使用Python与OpenCV处理5000张扫描电子显微镜晶圆图像，提取缺陷形态与分布特征；训练随机森林分类模型区分划痕、颗粒与空洞缺陷，准确率达92%；部署模型至本地推理脚本，协助质检团队将人工复检效率提升40%。该系统显著提升了产线缺陷识别速度与一致性，并积累了将机器学习应用于半导体制造的实际经验。