1.一种基于极坐标变换与生成对抗网络的晶圆缺陷检测系统，其特征在于，包括：晶圆图像预处理模块，用于对输入的晶圆图像进行定位与标准化处理，输出预处理图像；极坐标变换与增强模块，接收所述预处理图像，将其从笛卡尔空间变换至极坐标空间并生成增强的极坐标图像；几何位置编码模块，用于根据所述极坐标变换与增强模块执行坐标变换时生成的径向坐标与角向坐标组成的极坐标参数，生成每个像素位置对应的径向与角向几何位置编码；图像重建模块，采用编码器-解码器网络实现，用于接收所述增强的极坐标图像，并融合所述几何位置编码，重建出对应的笛卡尔空间重建图像与极坐标空间重建图像；双空间判别与约束模块，包括分别作用于笛卡尔空间与极坐标空间的判别器，用于为所述图像重建模块提供对抗性约束；损失计算模块，基于所述预处理图像、所述增强的极坐标图像、所述笛卡尔空间重建图像与极坐标空间重建图像，计算总损失，其中，所述编码器-解码器网络根据所述总损失进行反向传播，并优化所述编码器-解码器网络的网络参数，计算总损失的步骤包括：基于所述预处理图像与所述笛卡尔空间重建图像，计算第一像素重建损失；基于所述增强的极坐标图像与所述极坐标空间重建图像，计算第二像素重建损失；计算结构几何一致性损失；基于所述双空间判别与约束模块中两个判别器的输出，分别计算笛卡尔空间对抗损失与极坐标空间对抗损失；将所述第一像素重建损失、第二像素重建损失、结构几何一致性损失、笛卡尔空间对抗损失与极坐标空间对抗损失进行加权求和，得到所述总损失；缺陷分析模块，用于基于所述预处理图像与所述笛卡尔空间重建图像，生成笛卡尔空间重建误差图；基于所述增强的极坐标图像与所述极坐标空间重建图像，生成极坐标空间重建误差图；对所述双空间重建误差图进行多尺度融合处理，计算得到每个像素位置的缺陷显著值；根据所述缺陷显著值进行分割，输出缺陷区域信息。
2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述极坐标变换与增强模块执行从笛卡尔坐标到极坐标的映射，并对所述极坐标图像中外缘区域的像素进行加权强化；所述模块在执行坐标变换时，输出为每个像素位置计算的径向坐标与角向坐标作为所述极坐标参数。
3.根据权利要求2所述的系统，其特征在于，所述图像重建模块通过一个编码器-解码器网络，将所述几何位置编码与所述增强的极坐标图像融合后，重建出对应的笛卡尔空间重建图像与极坐标空间重建图像。
4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述结构几何一致性损失用于约束所述极坐标空间重建图像中的径向结构一致性与角向平滑性；其计算过程包括：基于训练集中的正常晶圆样本，估计其极坐标变换图像在径向梯度与角向纹理上的统计先验参数，并利用该参数计算重建图像与理想几何结构之间的偏差。
5.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述缺陷分析模块计算缺陷显著值的步骤包括：对于图像中的每个像素位置，进行多尺度处理，针对每个处理尺度：获取该尺度下的笛卡尔空间重建误差和极坐标空间重建误差的笛卡尔映射；基于该尺度下的笛卡尔空间重建误差和极坐标空间重建误差的笛卡尔映射；计算误差聚合权重，将笛卡尔空间重建误差与笛卡尔空间误差权重系数进行第一融合；将极坐标空间重建误差的笛卡尔映射与极坐标空间误差权重系数进行第二融合；将第一融合结果与第二融合结果进行第三融合，得到尺度融合误差；将尺度融合误差与误差聚合权重进行权重融合；累计所有处理尺度的权重融合结果，并累计所有处理尺度的误差聚合权重；将累计的权重融合结果与累计的误差聚合权重及一个极小常数进行归一化处理，输出为该像素位置的缺陷显著值。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，计算所述误差聚合权重的步骤包括：对于每个像素位置和处理尺度，执行以下操作：以该像素位置为中心，确定一个局部邻域，该局部邻域的半径与处理尺度相关联；在局部邻域内，对于每个邻域像素位置，将笛卡尔空间重建误差与笛卡尔空间误差权重系数结合，并将极坐标空间重建误差的笛卡尔映射与极坐标空间误差权重系数结合，然后将两者结合得到邻域融合误差；对局部邻域内所有邻域像素位置的邻域融合误差进行平方运算，然后计算这些平方值的平均值，再对平均值进行平方根运算，得到局部聚合显著度；将局部聚合显著度与权重增益系数结合，然后与权重偏移阈值进行偏移调整，得到调整值；将调整值输入S型饱和函数进行值域映射，然后将映射结果进行双倍缩放，得到误差聚合权重。
7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述像素重建损失采用L1或L2范数计算。
8.一种基于极坐标变换与生成对抗网络的晶圆缺陷检测方法，其特征在于，所述方法应用于权利要求1至7任一项所述的系统，所述方法包括：对输入的晶圆图像进行定位与标准化预处理，输出预处理图像；将所述预处理图像从笛卡尔空间变换至极坐标空间，并对变换后的极坐标图像的外缘区域像素进行加权强化，生成增强的极坐标图像；同时，记录并输出为每个像素位置计算的径向坐标与角向坐标组成的极坐标参数；根据所述极坐标参数，生成每个像素位置对应的径向与角向几何位置编码；构建一个编码器-解码器网络作为重建网络，将所述增强的极坐标图像与所述几何位置编码进行融合，重建出对应的笛卡尔空间重建图像与极坐标空间重建图像；构建分别作用于笛卡尔空间与极坐标空间的判别器网络，用于为所述重建网络提供对抗性约束；基于所述预处理图像、所述增强的极坐标图像及所述重建网络输出的重建图像，计算包含空间重建误差与结构一致性误差的总损失，用于优化所述重建网络；通过融合所述重建网络在笛卡尔空间和极坐标空间的重建误差，分割并输出缺陷信息。
