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申请/专利权人：福建(泉州)先进制造技术研究院

摘要：本发明涉及图像检测技术领域，具体是公开一种KIANet网络模型及其图像、高精度晶圆缺陷检测与分割方法，KIANet网络模型包括有分类网络分支、分割网络分支，分类网络分支包括网络输入、离散小波变换模块、结合了残差网络学习和密集网络连接的残差密度模块、结合KAN网络和和混合注意力机制的融合特征注意力模块、空间金字塔池化模块以及分类类型输出，网络输入了待检测的图像经过离散小波变换模块、残差密度模块、融合特征注意力模块及空间金字塔池化模块处理后，在分类类型输出待检测图像的分类结果。其提供了一种新的图像检测网络模型，其方法能够显著提升图像检测的精度、鲁棒性和适应性，同时优化计算效率和增强模型的可解释性。

主权项：1.一种KIANet网络模型，其特征在于，包括有用于图像检测分类得出分类类型的分类网络分支，所述分类网络分支包括网络输入、离散小波变换模块、结合了残差网络学习和密集网络连接的残差密度模块、结合KAN网络和和混合注意力机制的融合特征注意力模块、空间金字塔池化模块以及分类类型输出，所述网络输入了待检测的图像经过离散小波变换模块、结合了残差网络学习和密集网络连接的残差密度模块、结合KAN网络和和混合注意力机制的融合特征注意力模块及空间金字塔池化模块处理后，在分类类型输出待检测图像的分类结果；所述离散小波变换模块设置有多层级，其第一层级的离散小波变换模块将待检测的图像变换出多个不同尺度特征的子频带特征图像数据，并且分多个分支进行处理，特征图像数据在分支中分别进行其他层级的离散小波变换模块、残差密度模块和或融合特征注意力模块的组合处理，之后进行空间金字塔池化模块的处理；所述KIANet网络模型还包括有分割网络分支，所述分类网络分支包括具有编码器提取特征的部分和解码器部分的深度金字塔池化卷积神经网络以及分割结果输出；所述网络输入了待检测的图像经过深度金字塔池化卷积神经网络处理后，在分类类型输出待检测图像的分割结果；所述编码器提取特征的部分为包括金字塔池化卷积层和可分离金字塔池化卷积层的多个卷积块，所述解码器部分包括深度金字塔池化转置卷积块，卷积块的连接包括有梯度连接和或跳跃连接。

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权利要求：

百度查询： 福建(泉州)先进制造技术研究院 KIA Net网络模型及其图像、高精度晶圆缺陷检测与分割方法