公开(公告)号：CN116051515A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310066066.X

申请日：2023-02-06

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 倪康 ,  吴倩倩 ,  邹旻瑞 ,  杨尚东 ,  蒋永新 ,  朱玉萍 ,  刘洪涛

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/82 ,  G06V10/52

Abstract: 本发明属于计算机视觉处理和目标检测技术领域，具体地说，是一种大视野半导体芯片外观缺陷检测方法，该方法基于堆叠多尺度组卷积YOLOv5，该方法首先获取大量大视野半导体芯片缺陷图像，对其进行9/16/25等分，以生成多尺度子缺陷图像数据集，接着对该数据集进行缺陷标注和数据集划分，使用堆叠多尺度组卷积YOLOv5算法进行模型训练，利用多线程推理子缺陷图，最后将子缺陷图检测结果映射到大视野半导体芯片图像上，完成对大视野半导体芯片外观的缺陷检测。本发明利用SMGC‑YOLOv5算法，使用多尺度轻量型卷积进行特征提取，大大缩短和提高模型的训练时间和性能，有效提升缺陷特征表述的可辨别性和大视野半导体芯片外观缺陷检测的准确性。