基于深度学习的掩模板缺陷检测方法、系统、设备和介质

AITNT
正文
推荐专利
基于深度学习的掩模板缺陷检测方法、系统、设备和介质
申请号:CN202511299600
申请日期:2025-09-12
公开号:CN120807506A
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
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
1
一种基于局部-全局空谱相关性先验的遥感影像融合方法
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
2
基于超声图像的乳腺癌分子亚型的识别预测系统
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
3
复合材料扩孔率多尺度预测模型的建立方法及系统
复合材料 融合特征 矩阵 多尺度 泊松比
4
一种基于轻量化多模态大模型的机器人感知与决策方法
决策方法 语义标签 融合特征 强化学习算法 机器人
5
一种基于机器学习进行线面拟合的轨迹预测方法
轨迹预测方法 线面 坐标 特征提取网络 参数
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号