【技术实现步骤摘要】
基于偏振光成像的表面缺陷检测方法、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及传感器光学领域,特别涉及一种基于偏振光成像的表面缺陷检测方法、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]半导体晶圆、工业加工件等工业产品在生产完毕之后,往往需要对其表面进行缺陷检测以确保其出产质量。
[0003]在对产品的表面进行缺陷监测时,通常采用相机、光学显微镜等光成像设备获取产品的表面图像信息,然后对图像信息进行缺陷分析处理,得到缺陷检测结果,对于残胶、灰尘等非结构性的脏污缺陷可以通过清洗或其他方式进行清除,相关技术中,缺陷检测结果只能够分辨出是否存在表面缺陷,由于表面缺陷检测的精度不足,导致检测存在表面缺陷的产品需要通过人工的方式进行复检处理,检测效率低。
技术实现思路
[0004]本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此,本专利技术提供了一种基于偏振光成像的表面缺陷检测方法、设备及存储介质,能够检测得到脏污缺陷和损伤缺陷,检测精度高,检测效率高。
[0005]本专利技术第一方面实施例提供一种基于 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于偏振光成像的表面缺陷检测方法,其特征在于,包括:对通过偏振光成像获得的样本图像的脏污缺陷和损伤缺陷进行标注;通过标注后的所述样本图像对预设的待训练模型进行训练,得到缺陷预测模型;获取待测样品的偏振光图像;将所述偏振光图像输入到所述缺陷预测模型,得到脏污预测结果和损伤预测结果。2.根据权利要求1所述的基于偏振光成像的表面缺陷检测方法,其特征在于,所述对通过偏振光成像获得的样本图像的脏污缺陷和损伤缺陷进行标注,包括:将所述样本图像分切为多个标准图像单元;对每一所述标准图像单元的脏污缺陷和损伤缺陷进行标注。3.根据权利要求1所述的基于偏振光成像的表面缺陷检测方法,其特征在于,在所述通过标注后的所述样本图像对预设的待训练模型进行训练,得到缺陷预测模型之后,还包括:通过预设的图像测试集对所述缺陷预测模型进行测试,得到测试结果;当所述训练结果满足预设结果,得到通过测试的所述缺陷预测模型。4.根据权利要求1所述的基于偏振光成像的表面缺陷检测方法,其特征在于,所述待训练模型以YOLOv5模型为框架构建得到;在所述对通过偏振光成像获得的样本图像的脏污缺陷和损伤缺陷进行标注之后,还包括:将标注得到的脏污标签和损伤标签转换为文本格式。5.根据权利要求1至4任意一项所述的基于偏振光成像的表面缺陷检测方法,其特征在于,所述通过标注后的所述样本图像对预设的待训练模型进行训练,得到缺陷预测模型,包括:将所述样本图像输入到预设的所述待训练模型进行训练,得到训练预测结果;根据所述训练预测结果、标注后的所述样本图像调整所述待训练模型的特征权重;使用多组所述样本图像对所述待训练模型进行迭代训练,直至损失函数收敛...
【专利技术属性】
技术研发人员:于波,李国正,张华,
申请(专利权)人:深圳市格灵精睿视觉有限公司,
类型:发明
国别省市:
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