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申请/专利权人：河海大学
摘要：本发明公开了一种小样本芯片外观缺陷检测方法及系统，该方法首先建立原始数据集，然后利用WGAN‑GP扩增原始数据集，得到扩增后数据集；建立芯片外观缺陷检测模型，所述芯片外观缺陷检测模型为YOLOv7神经网络模型，其中嵌入了CA注意力机制；利用训练好的芯片外观缺陷检测模型对芯片图片进行检测，输出存在缺陷的图片；根据所述存在缺陷的图片位置，将对应的芯片进行激光标记，得到外观存在缺陷的芯片；本发明能够高效地获得精确的扩增数据集，实现小样本数据增强；建立CA‑YOLOv7神经网络模型并使用弹性网络正则化进行训练，具有检测精度高、训练更高效、推理速度快和目标检测效果好等优势。
主权项：1.一种小样本芯片外观缺陷检测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取包含二维阵列排列的芯片的图片，作为原始数据集；利用WGAN-GP扩增原始数据集，得到扩增后数据集，所述扩增后数据集包含原始数据及和扩增数据集；建立芯片外观缺陷检测模型，所述芯片外观缺陷检测模型为YOLOv7神经网络模型，其中嵌入了CA注意力机制；利用训练好的芯片外观缺陷检测模型对芯片图片进行检测，输出存在缺陷的图片；根据所述存在缺陷的图片位置，将对应的芯片进行激光标记，得到外观存在缺陷的芯片。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河海大学 一种小样本芯片外观缺陷检测方法及系统
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