本发明公开了一种半导体图像分割方法,主要涉及人工智能和计算机视觉技术领域;包括步骤:S1、构建半导体图像分割模型;S2、将半导体图像的输入图像转换成序列嵌入;S3、补丁进入Encoder部分;S4、特征进入Bottleneck部分;S5、特征进入Decoder部分;S6、编码器提取的上下文特征通过Skip Connection以及Attention Gate,与解码器的多尺度特征融合;S7、特征被应用到线性投影层,输出像素级的半导体图像故障的分割预测;本发明能够及时发现和解决问题、优化制造工艺、避免因制造缺陷而浪费材料和人力资源、降低制造成本、确保半导体芯片的质量和产量。
