半导体清洗设备直接影响集成电路的成品率，是贯穿半导体产业链的重要环节，在单晶硅片制造、光刻、刻蚀、沉积等关键制程及封装工艺中均为必要环节，约占所有芯片制造工序步骤30%以上，且随着节点的推进，清洗工序的数量和重要性会继续提升，清洗设备的需求量也将相应增加。
为了完成此任务，德国公司dSPACE为开发人员提供了高性能的仿真环境 Sensor Simulation，通过这些环境可以简单地在HIL仿真中验证传感器系统，也可以在模型在环仿真中或者软件在环基于云的仿真中进行。
dSPACE Sensor Simulation为库菜单中的传感器环境提供了用户模型。这些模型可用于创建3D环境，以便将道路使用者、交通标志或路侧结构注入到自动驾驶车辆的环境中。这个菜单还允许用户访问包含1300多个对象和170个预定义材料的材料数据库。用户还可以添加更多的对象和材料。此外，该软件提供雷达、激光雷达和摄像头传感器的传感器模型以及用于测试感知、融合和应用逻辑的合适模型。
dSPACE Sensor Simulation为库菜单中的传感器环境提供了用户模型。这些模型可用于创建3D环境，以便将道路使用者、交通标志或路侧结构注入到自动驾驶车辆的环境中。这个菜单还允许用户访问包含1300多个对象和170个预定义材料的材料数据库。用户还可以添加更多的对象和材料。此外，该软件提供雷达、激光雷达和摄像头传感器的传感器模型以及用于测试感知、融合和应用逻辑的合适模型。
半导体清洗设备针对不同的工艺需求，对晶圆表面进行无损伤清洗以去除半导体制造过程中的颗粒、自然氧化层、金属污染、有机物、牺牲层、抛光残留物等杂质。按照清洗原理来分，清洗工艺可分为干法清洗和湿法清洗。在实际生产过程中一般将湿法和干法两种方法结合使用，目前90%以上的清洗步骤以湿法工艺为主。
自动驱动功能的开发相当复杂，尤其是硬件组件，例如来自不同制造商的传感器、ECU和驱动算法必须是完美协调的。该仿真环境使客户专用传感器前端的集成变得简单灵活。这使得场景更加逼真，传感器可以适应个别应用案例。
在湿法清洗工艺路线下，目前主流的清洗设备主要包括单片清洗设备、槽式清洗设备、组合式清洗设备和批式旋转喷淋清洗设备等，其中以单片清洗设备为主流。
另外，Sensor Simulation支持在各种平台上复用模型和测试场景。开发人员在 PC上创建和使用的测试可以在HIL或SIL仿真器或云中执行。因此，我们可以进行简单的扩展，让开发人员在短时间内执行大量的测试。
目前，半导体清洗设备市场主要由Screen(日本迪恩士)、TEL(日本东京电子)、Lam Research(美国拉姆研究)和SEMES(韩国)和拉姆研究等日美韩企业瓜分。根据Gartner数据显示，2018年排名前四的企业合计占据约98%的市场份额，行业马太效应显著，市场高度集中；其中日本厂商迪恩士以市占率45.1%处于优势地位，而国内清洗设备盛美半导体市占率仅为2.3%。
“在早期开发过程中，传感器技术得到了验证，通过带有新功能的车辆，自动驾驶将变得快速又安全。”“dSPACE的Sensor Simulation提供了一个完整的仿真环境，能够加速自动驾驶的开发过程。”dSPACE的产品经理Christopher Wiegand说。 Sensor Simulation还在高性能PC硬件平台上运行。为了获得最佳的性能，dSPACE提供了配备有高性能图形处理单元的Sensor Simulation PC，在该计算机上可以执行复杂、高精度的传感器模型。
近年来，清洁设备的行业规模呈现波动变化态势。根据Gartner统计数据，2018年半导体清洗设备市场规模为34.17亿美元，2019年和2020年受半导体行业景气度下行的影响，有所下降，分别为30.49亿美元和25.39亿美元，预计2021年随着半导体行业复苏，半导体清洗设备市场将呈逐年增长的趋势，2024 年预计半导体清洗设备行业将达到31.93亿美元。
