【技术实现步骤摘要】
一种石英玻璃的检测方法、装置、设备及介质
[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种石英玻璃的检测方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]石英玻璃是由二氧化硅单一组分构成的特种工业技术玻璃，在光学、机械、电学、热学、化学等多方面都具有普通玻璃无可比拟的优异性能，被新材料领域专家誉为“玻璃之王”，是半导体、光学、光伏等国家战略性新兴产业和航空航天等国防领域不可替代的基础性材料。但半导体等高端领域对所用石英玻璃的制造纯度和工艺水平要求非常之高，会对所用石英玻璃中气泡、气线、麻点、色斑等工艺缺陷和杂质含量进行缺陷检测。
[0003]现有技术中，对石英玻璃进行缺陷检测时，一般使用单一模态数据进行检测，由于环境、光照、生产过程和噪声等多重因素影响，使用单一模态数据进行检测时部分工艺缺陷特征难以提取或无法与噪声有效区分，且容易受到不利外部环境变化的干扰，使检测准确率较低，因此，如何提高石英玻璃的缺陷检测准确度成为亟需解决的问题。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本申请实施例提供了一种石英...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种石英玻璃的检测方法，其特征在于，所述检测方法包括：获取待检测石英玻璃的表征光强特征的第一图像与表征偏振特征的第二图像，对所述第一图像与所述第二图像分别进行特征提取，得到对应所述第一图像的第一特征图与对应所述第二图像的第二特征图；对所述第一特征图进行权重计算，得到第一特征权重矩阵，对所述第二特征图进行权重计算，得到第二特征权重矩阵；使用所述第一特征权重矩阵对所述第一特征图进行增强，得到第一增强特征图，使用所述第二特征权重矩阵对所述第二特征图进行增强，得到第二增强特征图，将所述第一增强特征图与所述第二增强特征图融合，得到第一融合特征图；对所述第一融合特征图进行卷积，得到卷积特征图，从所述第一融合特征图中选取K个特征点，针对任一特征点，以所述特征点对所述卷积特征图进行观测，得到对应所述特征点的观测结果，K为大于1的整数；根据所述第一融合特征图和所有特征点对应的观测结果，计算得到对应所述第一融合特征图的第三特征权重矩阵，根据所述第三特征权重矩阵对所述第一特征图与所述第二特征图进行增强，得到第三增强特征图与第四增强特征图；将所述第三增强特征图与所述第四增强特征图进行下采样处理，得到下采样后的第三增强特征图与下采样后的第四增强特征图，将所述下采样后的第三增强特征图作为所述第一图像，将下采样后的第四增强特征图作为所述第二图像，返回执行对所述第一图像与所述第二图像分别进行特征提取，得到对应所述第一图像的第一特征图与对应所述第二图像的第二特征图的步骤，直至迭代完成；对每次迭代对应的第三增强特征图与第四增强特征图进行融合，得到第二融合特征图，对所述第二融合特征图进行检测，得到检测结果。2.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述对所述第一特征图进行权重计算，得到第一特征权重矩阵，对所述第二特征图进行权重计算，得到第二特征权重矩阵，包括：对所述第一特征图进行全局平均池化处理，得到第一平均池化特征图，对所述第一平均池化特征图进行空间投影，得到第一投影特征图；将所述第一特征图进行空间投影，得到第二投影特征图，计算所述第一投影特征图与所述第二投影特征图之间的全局关联性，得到第一关联度矩阵；对所述第二特征图进行全局平均池化处理，得到第二平均池化特征图，对所述第二平均池化特征图进行空间投影，得到第三投影特征图；将所述第二特征图进行空间投影，得到第四投影特征图，计算所述第三投影特征图与所述第四投影特征图之间的全局关联性，得到第二关联度矩阵；对所述第一关联度矩阵激活处理，得到对应第一特征权重矩阵，对所述第二关联度矩阵进行激活处理，得到对应第二特征权重矩阵。3.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述对所述第一融合特征图进行卷积，得到卷积特征图，包括：对所述第一融合特征图进行卷积操作，得到初始卷积特征图；对所述初始卷积特征图进行归一化处理，得到归一化特征图；对所述归一化特征图进行激活处理，得到对应卷积特征图。
4.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述针对任一特征点，以所述特征点对所述卷积特征图进行观测，得到对应所述特征点的观测结果，包括：针对任一特征点，计算所述特征点与所述卷积特征图中每个像素点的差值；根据所述差值与预设缩放因子，计算所述卷积特征图相对于所述特征点的映射值，将所述映射值作为对应所述特征点的观测结果。5.如权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述根据所述第一融合特征图和所有特征点对应的观测结果，计算得到对应所述第...
【专利技术属性】
技术研发人员：何良雨，崔健，刘彤，
申请(专利权)人：锋睿领创珠海科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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