基于锚点集优化的硅片图像缺陷检测方法

作者：王晓茹; 张雪英^*; 黄丽霞; 赵利军; 肖方生; 王安红

来源：计算机工程与设计, 2020, 41(10): 2770-2776.

DOI：10.16208/j.issn1000-7024.2020.10.013

• 锚点集优化
• 卷积神经网络
• 缺陷检测
• Faster R-CNN

为有效解决机器视觉算法识别硅片图像缺陷时存在检测速度慢、准确率低和稳定性差等问题,提出一种锚点集的优化方法。将Faster R-CNN检测网络与ResNet相结合进行特征提取;针对硅片缺陷数据集的特点,从理论上通过期望的定位精度推导一种优化的锚点集;利用优化后的锚点集训练缺陷检测模型。实验结果表明,所提检测模型识别精度提升至94.1%,检测时间达到160 ms,满足工业检测的需求。

• 单位
  太原科技大学; 太原理工大学; 中国电子科技集团公司第二研究所