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摘要
本发明公开了一种基于FPN与DETR融合改进的芯片缺陷检测方法,改善了现有技术中微小芯片缺陷的检测效果仍须改善的问题。该发明含有以下步骤,步骤1：获取工业生产前端有缺陷芯片的图像信息,标注缺陷位置及缺陷类别,使用图像数据增强方法对数据集进行扩充；步骤2：搭建改进的FPN特征金字塔网络提取图像的层次特征并融合；步骤3：搭建改进的DETR网络,将步骤2中经过改进的FPN网络组合DETR网络构成整体的分类网络,先使用公开的数据集进行训练,固定部分参数后继续使用芯片缺陷数据集进行训练,得到训练好的网络模型；步骤4：使用训练好的模型,对待检测的图像进行检测分类并输出结果。该技术有效的解决了芯片检测领域中的深度学习训练困难、数据集较少的问题。
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