在集成电路制造领域，纳米级晶圆缺陷的检测与分类对于后续的根本原因分析及产量提升至关重要。扫描电子显微镜（SEM）图像中存在的复杂背景图案以及缺陷多样化的纹理特征构成了重大挑战。传统方法通常受限于数据不足、标签欠缺和较差的迁移性。在本文中