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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种少样本环境下的半导体芯片缺陷分割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：CN117593520B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202311439360.7，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种少样本环境下的半导体芯片缺陷分割方法是由陈子维;刘屿;哀薇;黎曦琦设计研发完成，并于2023-11-01向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种少样本环境下的半导体芯片缺陷分割方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种少样本环境下的半导体芯片缺陷分割方法，该方法首次提出了基于少样本学习的交互式分割网络。在该网络中，通过深度残差网络提取图像的各种特征以及先验掩膜信息。前景语义重构模块引入对比损失，压缩背景中的已知类和潜在类，提取出查询图像的前景匹配区域。背景信息更新模块则用于提取并更新图像的背景信息，以便精确识别图像的背景区域。通过知识迁移，该交互式分割网络能够在训练样本稀缺的情况下进行准确的半导体芯片缺陷识别分割，这在工业场景中，特别是在缺乏密集标注样本的情况下，具有重要应用价值。

本发明授权一种少样本环境下的半导体芯片缺陷分割方法在权利要求书中公布了：1.一种少样本环境下的半导体芯片缺陷分割方法，其特征在于，所述半导体芯片缺陷分割方法包括以下步骤： S1、利用语义分割公开数据集构建同类的支持查询样本对，所述支持查询样本对包括支持集图像和查询集图像，所述支持集图像由支持图像以及相应的支持掩膜组成，所述查询集图像由查询图像及其相应的查询掩膜组成，将支持查询样本对中的支持图像、支持集图像的支持掩膜和查询图像输入交互式分割网络，将查询集图像的查询掩膜用作监督和微调交互式分割网络； S2、搭建交互式分割网络，所述交互式分割网络包括深度残差网络、前景语义重构模块、前景原型整合模块以及背景信息更新模块，其中，深度残差网络以支持查询样本对作为输入，生成支持图像和查询图像的中层融合特征、高层特征，同时生成查询粗预测分割掩膜，对支持图像的中层融合特征进行掩膜池化操作获得支持原型，对查询图像和支持图像的高层特征进行先验掩膜操作获得先验掩膜；所述前景语义重构模块将上述查询图像的中层融合特征作为输入，与前景语义重构模块中已知类及潜在类的拼接矩阵进行哈达玛积，引入对比损失函数更新拼接矩阵的权重参数，压缩查询图像中层融合特征的背景已知类及潜在类背景，提取出目标区域的查询原型；所述前景原型整合模块是将深度残差网络中获得的先验掩膜、支持原型、查询图像的中层融合特征和前景语义重构模块中获得的查询原型经过拼接卷积核操作获得前景原型；所述背景信息更新模块将上述查询粗预测分割掩膜、查询图像的中层融合特征、前景原型和背景信息更新模块中多层解码器生成的解码器掩膜经过反转、双线性插值及掩膜池化获得背景原型，将获得的背景原型与前景原型拼接并输出最终的分割预测结果； S3、使用交互式分割网络分割半导体芯片缺陷数据集中的芯片缺陷。

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