基于改进分割大模型的芯片表面缺陷检测方法、系统及设备

本发明涉及一种基于改进分割大模型的芯片表面缺陷检测方法、系统及设备，方法包括：对芯片图像中随机遮挡图像块进行多尺度特征提取，并通过对各尺度特征层进行特征补偿，获得图像编码特征；将用户提示点进行位置编码和类别嵌入映射，生成与图像编码特征维度匹配的提示编码特征；将图像编码特征与提示编码特征融合后，与存储的短期与长期记忆特征进行时空交叉注意力交互，依据交互结果重构芯片图像中的遮挡区域；对重构后的图像特征解码生成多个候选分割掩码，并通过置信度筛选与排序，输出与用户意图匹配的芯片缺陷分割掩码。本发明解决了基于深度学习的芯片缺陷检测方案中存在的高质量训练数据限制、泛化能力差及部署成本高的技术问题。