摘要
本发明涉及计算机视觉与深度学习技术领域,公开一种基于深度学习的掩模板缺陷检测方法、系统、设备和介质,该方法包括:构建包含特征提取网络、双分支缺陷检测头与后处理网络的掩模板缺陷检测模型并进行训练,得到预训练的掩模板缺陷检测模型;将待检测掩模板图像输入预训练的掩模板缺陷检测模型,得到待检测掩模板图像的缺陷检测预测结果。本发明能够有效解决掩模板检测中复杂图案和微小缺陷的检测难题,同时兼顾高分辨率图像的实时处理需求,显著提升半导体制造过程中掩模板缺陷检测的精度与效率。
技术关键词
高层语义特征
检测掩模板
缺陷检测方法
特征提取网络
融合特征
缺陷检测系统
图像
多尺度
样本
条件随机场
分支
抑制算法
可读存储介质
仿真模型
深度学习技术
电子设备
检测头
系统为您推荐了相关专利信息
遥感影像融合方法
全色
二维卷积神经网络
三维卷积神经网络
空谱特征融合
乳腺癌分子亚型
二维快速傅里叶变换
特征提取模块
预测系统
医学图像分割
决策方法
语义标签
融合特征
强化学习算法
机器人