一种基于改进YOLOv7的晶圆清洗效果检测方法

本发明公开了一种基于改进YOLOv7的晶圆清洗效果检测方法，采集晶圆表面污染物图片数据集并进行预处理，然后进行训练集与测试集的数据集划分；基于YOLOv7算法的网络结构进行改进得到改进YOLOv7检测模型；将训练好的改进YOLOv7检测模型应用于晶圆清洗后的检测，输出检测结果。改进YOLOv7检测模型改进点为：采用Concat_attention特征融合模块替换原始YOLOv7算法的Concat模块，所述Concat_attention特征融合模块特征融合过程过程为：将低层特征图和高层特征图分别输入到两个平行分支，每个分支包括卷积层和BN层；将两个分支的卷积输出逐元素相加后通过激活函数生成融合特征图；通过Sigmoid激活函数生成空间注意力权重图；将低层特征图与空间注意力权重图相乘，生成最终输出特征图。