摘要
本发明公开了一种半导体边缘检测方法,步骤一:输入边缘检测的对象,即实验室显微镜下拍摄的铝、钛、钽、铜、钨金属微观晶粒图;步骤二:对图像进行分析,在进行边缘检测之前需要对模型训练所需图片使用LabelMe软件中的线段标注方法,对图片中的边源信息进行标注并裁剪为实际训练步骤所需图片大小;步骤三:使用UNet模型结合通道注意力机制SE以及空洞空间金字塔池化ASPP进行边缘检测;步骤四:原图通过步骤三包含的技术进行处理后,输出并展示;本发明通过使用Unet模型结合注意力机制及空洞空间金字塔池化进行图像边缘检测;解决了在微观分析过程中有图片作为辅证但准确性不高以及准确性高但没有图片作为辅证的问题。
技术关键词
边缘检测方法
通道注意力机制
空洞
图片
半导体
解码网络
标注方法
空间金字塔池化
图像边缘检测
全局平均池化
上采样
显微镜
图像分割
线段
像素
系统为您推荐了相关专利信息
融合特征
遥感影像数据
像素
空间权重矩阵
形态学结构
半导体芯片
半导体封装
阻挡层
导电焊盘
封装基板
图像隐私保护
光学编码
人脸
神经网络模型
识别方法
三阶段特征提取
图像分割方法
Sigmoid函数
图像分割网络
加权特征