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申请/专利权人：西安电子科技大学
摘要：本发明公开了一种基于多尺度局部聚合的密集小目标芯片图像分割方法，涉及语义分割及缺陷检测领域，用以提升密集小目标芯片表面缺陷的检测效果。本发明利用标注的数据集迭代训练基于多尺度局部聚合的芯片图像分割模型，模型提取输入图像的空间特征和语义特征，对空间特征和语义特征进行融合识别，得到输出图像，且对空间特征提取阶段进行了监督训练。在迭代训练和测试结束后，利用该模型对待分割的密集小目标芯片图像进行识别。本发明提高了对密集小目标芯片图像局部细节的提取能力和保留程度，并引导学习芯片图像的空间细节特征，从而提升密集小目标芯片表面缺陷的检测效果。
主权项：1.一种基于多尺度局部聚合的密集小目标芯片图像分割方法，其特征在于，包括：S1、采集芯片样本图像，对其上各芯片分别进行类别标注，以构建出芯片分割数据集；S2、利用所述芯片分割数据集对预构建的基于多尺度局部聚合的芯片图像分割模型进行迭代训练和测试；其中，所述芯片图像分割模型被构建为：利用多尺度局部聚合特征提取模块提取输入图像的空间特征，并基于该空间特征提取出语义特征；利用特征融合模块对所述空间特征和语义特征进行融合识别，得到输出图像；利用监督训练模块对多尺度局部聚合特征提取模块中空间特征提取阶段进行监督训练；S3、利用步骤S2得到的芯片图像分割模型对待分割的密集小目标芯片图像进行识别，完成对不同类别芯片的分割。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西安电子科技大学 一种基于多尺度局部聚合的密集小目标芯片图像分割方法
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