一种基于one-shot的晶圆缺陷检测方法

本发明公开一种基于one‑shot的晶圆缺陷检测方法，属于目标检测技术领域，包括以下步骤：输入数据，将预处理后的数据作为网络输入；构建孪生网络双分支结构；元学习策略训练模型；使用动态阈值进行检测。本发明仅需一张参考样本以及少量缺陷样本配合数据增强技术即可快速提取样本特征，完成模型训练，在降低算法对大规模标注数据依赖的同时显著增加了检测效率；通过图像锐度值动态调整相似度阈值，相比传统手动设定阈值的方法，自动化程度更高，还可以有效降低误检率和漏检率；并通过元学习策略，在遇到新任务时，仅需进行一次内部循环对模型进行微调即可迅速适配新任务。