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公开(公告)号：CN115760844A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211580487.6
申请日：2022-12-09
Applicant: 厦门大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种晶圆表面缺陷检测方法、系统、电子设备及介质，涉及半导体晶圆制造领域，该方法将每种类型晶圆取若干张有缺陷和无缺陷图片划分为支持集和查询集，构成任务集；并构建深度学习模型和MAML框架；执行MAML内层循环，取部分任务集中的支持集进行模型训练，训练中的学习率采用ADAM算法进行更新，使用梯度下降法更新内层参数；然后执行MAML外层循环，用查询集继续训练模型，将所有任务的损失函数相加作为外层循环的损失函数，使用梯度下降法对外层参数进行更新；重复执行MAML内层循环和外层循环，直至模型收敛。本发明能够使用较少量的训练样本得到鲁棒性较好的缺陷检测模型，并且泛化能力强、效率高且实用性强。
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