在半导体制造过程中，WaferMap（晶圆图）文件记录了晶圆上每个芯片的测试结果和缺陷信息，是质量控制与良率分析的重要数据来源。针对WaferMap文件的读取与解析算法研究，旨在高效、准确地提取晶圆图中的关键信息，如芯片坐标、测试结果分类（如通过、失效、边缘失效等）以及缺陷分布模式。该研究涉及文件格式解析（如SEMIE142标准或其他厂商自定义格式）、数据结构优化、坐标映射转换以及数据可视化预处理等关键技术。通过优化解析算法，可以提升数据处理速度，降低内存占用，并为后续的良率分析、缺陷聚类和根因分析提供可靠的数据基础。该研究对半导体制造过程的良率提升与工艺优化具有重要价值。