一种适用于明暗场结合图像的轻量级芯片缺陷检测方法

本发明公开了一种适用于明暗场结合图像的轻量级芯片缺陷检测方法，包括：S1、构建芯片缺陷数据集，包括若干芯片图像及其对应的缺陷区域掩码；S2、构建改进型深度学习分割网络，利用芯片缺陷数据集对其训练并进行量化，得到轻量缺陷检测模型，其引入自适应动态门控模块，同时基于量化敏感度的阈值自适应策略和基于蒙特卡洛的多目标优化进行模型量化；S3、利用轻量缺陷检测模型对待检测芯片图像进行缺陷检测。本发明方法能够有效分离重要特征和冗余背景信息，提高复杂图像中缺陷检测的准确性，通过两种量化方法能够系统地识别基于检测模型敏感性和性能标准的最佳量化配置，从而在资源受限的设备上实现高效、准确的缺陷检测。