公开(公告)号：CN115527072A

公开(公告)日：2022-12-27

申请号：CN202211386361.5

申请日：2022-11-07

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 黄晓华 ,  李阳 ,  邵秀燕 ,  赵群 ,  俞佳豪

IPC: G06V10/764 ,  G06T7/00 ,  G06V20/70 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开了一种基于稀疏空间感知与元学习的芯片表面缺陷检测方法，首先，进行数据的采集并进行图像预处理操作，其次，选择相似对比学习增强网络算法来的对图片进行增强，在把增强变换后的图像特征输入到交叉变换的稀疏空间对齐网络之前，加入迁移学习模块，使得模型在细粒度上面更容易识别类内的特征信息，加快模型的收敛。最后，采取N‑way K‑shot任务检测方法，进行模型的训练和测试，最终实现对芯片缺陷的检测。本发明使得模型在学习的时候所需要的运算量大大的减少，达到了轻量化的效果；元学习的引入提升模型的泛化能力，少量的数据集来增强神经网络，从而学习图片标签类别之外的信息，提高对于芯片表面的缺陷检测的准确率。