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申请/专利权人：高视科技(苏州)股份有限公司
摘要：本发明提供基于YOLO的半导体目标缺陷检测方法、设备及介质，包括步骤：通过预处理模块对原始半导体外观图像进行数据增强；增加YOLO模型的深度及修改其检测头；将处理后的图像使用YOLO模型进行训练；将真实生产场景的半导体外观图像经过预处理模块处理，将处理后的图像通过训练好的YOLO模型进行检测，得到外观缺陷的位置和种类。本发明针对LED、IC等半导体制造过程中的外观缺陷检测，通过对YOLOv8检测框架的预处理和模型深度以及检测头进行定制修改，并结合针对性的图像预处理技术，实现了对半导体目标缺陷的高精度和低延迟检测，显著降低了半导体复检过程中的人工和时间成本，支持半导体生产行业的快速发展与优化。
主权项：1.一种基于YOLO的半导体目标缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：通过预处理模块对原始收集的半导体外观图像进行数据增强处理；增加YOLO模型的深度以及修改YOLO模型的检测头，得到修改后的YOLO模型；将处理后的原始收集的半导体外观图像使用修改后的YOLO模型进行训练，得到训练好的YOLO模型；将真实生产场景的半导体外观图像经过所述预处理模块处理，然后将处理后的真实生产场景的半导体外观图像通过训练好的YOLO模型进行检测，得到外观缺陷的位置和种类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 高视科技(苏州)股份有限公司 基于YOLO的半导体目标缺陷检测方法、设备及介质
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