在《半导体晶圆AI缺陷检测系统定制》实验室的第三阶段实验中，我们把重点从算法精度转向了工程可落地性：产线上的缺陷样本天然稀疏，且不同制程段（光刻、刻蚀、薄膜）的形貌差异明显，直接训练通用模型容易过拟合到某一类噪声。
本阶段我们采用「缺陷图谱 + 小样本微调」的路线：先用公开晶圆图谱与历史复判数据构建分层特征库，再针对产线新出现的缺陷类型，仅需约 50–80 张标注样本即可完成局部适配，并保留旧类别的判别边界。在内部测试集上，常见七类缺陷（颗粒、划伤、针孔、桥连、残留、缺口、色斑）的平均召回率由基线的 82% 提升到 91%，误报率控制在 3% 以内。
要点：
- 进展：完成与产线节拍的对齐测试，单张晶圆图像推理耗时 420ms，满足 12 英寸产线抽检工位的节拍要求，支持边缘端部署。
- 下一步：接入复判反馈闭环，让产线工程师的每次误报纠正自动进入样本池，降低后续微调的标注成本，并验证跨制程迁移的稳定性。
当前系统仍定位为辅助复判，最终判定保留人工确认，避免因模型漂移带来的漏检风险。
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