一种基于双支路图卷积的芯片表面缺陷检测方法

本发明公开了一种基于双支路图卷积的芯片表面缺陷检测方法，采用改进ResNet‑50网络的主干网络提取出表面缺陷特征；再采用FPN架构建立多尺度特征图；基于多尺度特征图建立动态可学习图结构；在特征提取与动态可学习图结构构建完成后，分别通过图卷积与图注意力双支路进行特征处理，其中，图卷积支路获得芯片表面缺陷图像的全局拓扑结构特征；图注意力支路为目标节点的邻居节点分配不同的注意力分数，从而确定重要的邻居节点；将图卷积支路和图注意力支路处理后的输出特征进行融合处理，得到融合特征；将融合特征输入改进的YOLOv8检测头模块，得到检测结果。本发明可以解决全局信息与局部信息利用不足，进而造成的小尺寸缺陷检测精度低的问题。