一种晶圆缺陷分类方法、装置、设备、介质和程序产品

本申请涉及图像分析技术领域，特别是涉及一种晶圆缺陷分类方法、装置、设备、介质和程序产品。所述方法包括：对视觉基础模型进行自监督微调，得到适用于晶圆缺陷检测的特征提取模型；基于特征提取模型提取缺陷特征，得到降维后的缺陷特征集；对特征样本进行自适应聚类处理，得到初始缺陷簇；对初始缺陷簇进行递归聚类，在迭代递归中对初始缺陷簇分别进行自适应聚类，基于聚类结果进行缺陷簇的聚合和分裂直至缺陷簇满足预设的聚类停止约束条件，得到预分类缺陷簇以及相对应的簇中心；以预分类缺陷簇的簇数量以及簇中心作为先验信息，对缺陷特征集进行聚类，得到目标图像的缺陷分类结果。采用本方法能够增强模型的泛化能力，提高缺陷分类的准确度。