随着集成电路产业的快速发展，超大规模集成电路应运而生。集成电路规模的扩大，器件特征尺寸的减小，导致由随机缺陷引起的集成电路成品率损失愈发严重。通过对版图设计阶段中的版图优化来提高集成电路的成品率已经成为研究的热点。版图关键面积是实际的版图优化过程中重要的参考信息,减少随机缺陷导致的版图关键面积是提高集成电路成品率的有效方法。然而针对大规模版图线网，单机下的关键面积提取速度并不理想，无法实现大规模版图线网的高优化效率。
　　为解决上述问题，本文提出了一种基于缺陷特征的Hadoop下关键面积快速提取的方法。该方法首先把存储在本地内存中的版图图像上传到Hadoop的文件系统HDFS中，并实现版图图像的分块存储和复制备份，防止某个计算机故障时发生数据丢失造成版图处理失败现象。然后设计MapReduce框架中的数据流实现数据在MapReduce内的传递，重写map函数实现版图中每条线网的关键面积快速提取。MapReduce处理框架的工作核心为Map任务和Reduce任务，Map任务的输出结果为一系列键值对，key值为版图图像路径名称，value值为版图关键面积值，将这些键值对作为Reduce任务的输入数据，通过reduce函数作合并操作，并以文件的形式将这些键值对通过输出格式OutputFormat传递给文件系统HDFS。最后用户可以通过查看HDFS中的输出文件获取每幅版图图像的关键面积。且对于map函数中关键面积提取的实现，其特点为改进了传统的数学形态学中膨胀运算，在缺陷复制时缺陷移动的距离是一个缺陷的特征大小而不是一个网格的大小，通常一个缺陷的特征大小远大于一个网格的大小，这在很大程度上减少了缺陷复制的次数。实验结果表明，基于缺陷特征的Hadoop下关键面积快速提取可以在保证版图提取精度的基础上，有效地提高了版图图像的处理效率，成功的解决了单机下关键面积提取速度较低的问题。
　　版图优化主要是通过减少版图关键面积实现的，在基于缺陷特征的Hadoop下关键面积快速提取的基础上，本文还提出了一种基于Hadoop的版图优化的方法，利用MapReduce框架的分布式计算模式，以可靠和高容错的方法处理大规模版图的线网优化操作。该方法在MapReduce处理框架内设计实现了邻接表结构，用以存储线网信息，并结合线网灵敏度对版图线网作最优化。在不改变版图电路特性上，通过移动线网和改变线网宽度来减少版图中已存在的关键面积，从而提高集成电路的成品率。与现有版图优化方法比较，该方法在版图优化后关键面积减少量和优化效率上更具有优势，更适合大规模集成电路的快速发展。