缺陷图像聚类方法、缺陷检测系统及介质

本申请提供了一种缺陷图像聚类方法、缺陷检测系统及介质，通过两阶段训练获得缺陷图像聚类模型，并基于该聚类模型，根据待检测样品的一或多个待检测缺陷区域图像以及各待检测缺陷区域图像的表面特征数据，对各待检测缺陷区域图像执行聚类分析操作，预测各待检测缺陷区域图像的聚类结果；从而可有效识别各待检测缺陷区域图像的缺陷类型，尤其对复杂缺陷的识别具有显著效果，聚类精度高，有助于缺陷问题定性以及工艺异常根源定位，进而指导半导体或泛半导体制造工艺持续的改进；并且各聚类结果可用于后续缺陷图像分类模型的训练，从而可有效减少数据标注的耗时，节省人工成本。