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龙图腾网获悉华东师范大学申请的专利一种集成电路缺陷的零样本分割与分类的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：CN119478417B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411701336.0，技术领域涉及：G06V10/26；该发明授权一种集成电路缺陷的零样本分割与分类的方法是由吕岳;赵舶彤;吕淑静设计研发完成，并于2024-11-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种集成电路缺陷的零样本分割与分类的方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种集成电路缺陷的零样本分割与分类的方法，多尺度临近特征聚合与自对比评分MFSC，旨在提升集成电路制造中缺陷的检测精确度与效率。MFSC无需额外神经网络训练，具备强大的泛化能力。该方法包括：首先，运用预训练的VisionTransformer作为特征提取器，对不同尺度的图像块进行多尺度局部特征提取；其次，通过自对比评分机制，采用多尺度临近特征聚合对局部异常图像块特征进行表征，并进行同尺度不同块间局部特征的相互比较，计算异常分数以实现像素级缺陷分割。最后依据实验统计结果划分判断是否包含缺陷的阈值。实验证明，该方法在集成电路缺陷检测任务中的精度达到91.5%。满足实际应用过程中对集成电路缺陷检测的需求，且不需要任何的神经网络训练。

本发明授权一种集成电路缺陷的零样本分割与分类的方法在权利要求书中公布了：1.一种集成电路缺陷的零样本分割与分类的方法，其特征在于，包括以下步骤： a对集成电路图像进行多尺度切割，形成多个不同尺寸的图像块； b利用预训练的神经网络特征提取器ViT对所述不同尺寸的图像块进行局部特征提取，获得多尺度局部特征； c执行临近特征聚合NFA，对相同尺度下不同大小的图像块特征进行平均池化处理，以增强对不同尺寸缺陷的表征能力； d应用自对比评分SCS机制，通过比较相同尺度下不同图像块的局部特征，为每个图像块计算异常分数，实现对缺陷的分割与分类；其中，所述自对比评分机制，包括： i计算每个图像块局部特征与其邻域内其他图像块局部特征之间的相似度； ii根据相似度计算每个图像块的异常分数，异常分数高于0.6的特征区域标识在缺陷区域； iii将每张图像的异常分数最大值作为缺陷分类的结果；当异常分数大于规定阈值时，将图像分类为包含缺陷，小于等于规定阈值时分类为不包含缺陷；其中： 所述计算异常分数，具体为：首先计算特征之间的相似度，之后，提取与每个特征最像的n个特征的相似度求平均，作为当前特征的异常分数；其公式为： ； 其中s表示图像I在切割为b*b块后，第j块子图像经神经网络提取后第l层的第m个局部特征经r聚合度聚类处理后与第i块子图像的异常分数表示第i张图片的第l层的第m个特征经聚合度r处理后的局部特征向量；表示以第j张图片经神经网络第l层提取的第n个特征为中心，与周围r*r区域内的特征平均池化处理，表示当前点的局部特征；代表通过计算两个特征之间的范式距离表征相似度； 在计算异常分数后，将异常分数大于1的值处理为1，然后进行归一化处理，并依托opencv工具箱进行伪彩色处理，可视化缺陷区域；并取每张图片的异常分数最大值作为图片的缺陷分类分数；分数高于某一阈值时，判定当前图片包含缺陷，作为缺陷分类的结果。

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