一种基于多尺度局部聚合的密集小目标芯片图像分割方法

本发明公开了一种基于多尺度局部聚合的密集小目标芯片图像分割方法，涉及语义分割及缺陷检测领域，用以提升密集小目标芯片表面缺陷的检测效果。本发明利用标注的数据集迭代训练基于多尺度局部聚合的芯片图像分割模型，模型提取输入图像的空间特征和语义特征，对空间特征和语义特征进行融合识别，得到输出图像，且对空间特征提取阶段进行了监督训练。在迭代训练和测试结束后，利用该模型对待分割的密集小目标芯片图像进行识别。本发明提高了对密集小目标芯片图像局部细节的提取能力和保留程度，并引导学习芯片图像的空间细节特征，从而提升密集小目标芯片表面缺陷的检测效果。