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龙图腾网恭喜国科大杭州高等研究院申请的专利一种基于one-shot的晶圆缺陷检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120013929B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510480864.6，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于one-shot的晶圆缺陷检测方法是由郭祥吉;明名;徐进昶;杨挺凯设计研发完成，并于2025-04-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于one-shot的晶圆缺陷检测方法在说明书摘要公布了：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。

本发明授权一种基于one-shot的晶圆缺陷检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于one-shot的晶圆缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1、对数据进行预处理，将预处理后的数据作为网络输入； 步骤2、构建孪生网络双分支结构；选择ResNet-18网络作为双分支结构的默认主干网络，输入图片在预处理阶段被处理为灰度图，将输入通道数改为单通道；输出为计算余弦相似度的特征向量，移除原始ResNet-18的分类头，替换为全局平均池化，并用全连接层输出256维特征向量；并在全连接层前设置丢弃层并将丢弃率设为0.3，余弦相似度计算公式为： 其中，fa、fb分别代表参考图像与待检测图像的特征向量，||fa||、||fb||分别表示两向量的L2范数；余弦相似度S输出范围为[-1,1]，通过激活函数Sigmoid映射至[0,1]作为最终相似度评分； 步骤3、元学习策略训练模型；具体内容如下： ①构建任务，每个任务的支持集为一张无缺陷图像和一张缺陷图像，查询集为5张图像； ②随机初始化主干网络ResNet-18参数，每批次采样32个任务，元学习率设置为0.001，任务内部学习率设置为0.01； ③在每个任务内部进行内部循环训练更新网络参数，并在不同任务之间进行外部循环训练； ④每轮训练后，筛选相似度介于[0.4,0.6]之间的困难样本，在下一轮训练中增加其采样权重，若连续5轮损失值未下降，终止训练； 步骤4、使用动态阈值进行检测；将待检测图片和参考图片输入网络提取特征向量，之后进行余弦相似度计算，若余弦相似度值低于阈值则说明检测到了缺陷，其中相似度阈是随着图像锐度值动态变化的。

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