基于轻量化模型的芯片外观缺陷检测方法、系统及终端

本发明提供一种基于轻量化模型的芯片外观缺陷检测方法、系统及终端，首先应用运动模糊函数对芯片外观缺陷图像进行预处理，构建芯片外观缺陷图像数据集，之后利用芯片外观缺陷图像数据集训练改进的YOLOv8网络模型构建检测模型，以进行芯片外观缺陷类型检测。本发明对YOLOv8网络模型进行改进，在主干层特征提取部分引入卷积和注意力融合模块并且设计了轻量化模块，在颈部特征融合网络中设计了高效融合注意力C2f模块，同时嵌入CA注意力机制模块与主干层卷积和注意力融合模块进行多注意力机制融合，在检测网络中自行设计了轻量化检测头。本发明不仅降低了模型参数量和推理浮点数，兼顾精度和轻量化。同时，解决了因运动模糊导致的芯片外观缺陷特征模糊和丢失问题，提升了检测的准确性和可靠性。