基于多层级对比的晶圆机械划切多模态数据融合方法及系统

本发明公开了一种基于多层级对比的晶圆机械划切多模态数据融合方法及系统，首先，在数据预处理阶段，采用TF‑IDF转换、高斯滤波和快速傅里叶变换等技术，分别对文本、图像和信号数据进行标准化处理，为后续融合提供高质量数据基础；其次，在特征编码阶段，通过BERT模型、Vision Transformer和LSTM网络构建多模态特征编码器，将异构数据映射到统一的共享特征空间，实现深度特征提取和转译；在特征融合阶段，设计包含InfoNCE损失和三元组损失的融合损失函数，通过对比学习机制实现跨模态语义对齐，使正负样本在特征空间中有效分离；最后，在决策融合阶段，基于改进的D‑S证据理论，通过基本概率分配、冲突度计算和证据修正，实现多源信息的智能融合与决策。