【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及目标检测领域，具体涉及一种基于轻量化目标检测模型的晶圆缺陷检测方法及装置。
技术介绍
1、近年来，随着miniled技术的兴起，其在显示屏幕、照明系统等领域的应用前景广阔。然而，在miniled晶圆片生产过程中常见的缺陷，如刮伤、鼓泡等，对产品质量和性能构成直接影响。传统的缺陷检测方法往往依赖于人工视觉检测或基于规则的传统机器学习算法，但在处理大规模数据和复杂缺陷情况时存在局限性。近年来，基于深度学习技术的缺陷检测模型取得了显著进展，然而其计算复杂度和运行速度仍受限。
2、轻量化神经网络技术的引入为miniled晶圆缺陷检测提供了新的解决方案，其结构简单、参数较少、运行速度快，在计算资源有限的嵌入式设备上具有良好的适用性，能够实现实时检测的需求，尽管轻量化神经网络在资源受限的嵌入式设备上具有优势，但面对复杂的缺陷图像时，现有模型往往表现不佳，容易出现误报或漏检的情况。
技术实现思路
1、本申请的目的在于针对上述提到的技术问题提出一种基于轻量化目标检测模型的晶圆缺陷
【技术保护点】
1.一种基于轻量化目标检测模型的晶圆缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于轻量化目标检测模型的晶圆缺陷检测方法，其特征在于，所述多分支跨层聚合模块包括依次连接的第一CBS层、维度拆分层、第一残差多分支层、第二CBS层、第二残差多分支层、第三CBS层、拼接层和第四CBS层，所述多分支跨层聚合模块的输入特征经过所述第一CBS层得到第一特征，所述维度拆分层将所述第一特征按通道对半分为第二特征和第三特征，所述第三特征经过所述第一残差多分支层和第二CBS层得到第四特征，所述第四特征经过所述第二残差多分支层和第三CBS层得到第五特征，所...
【技术特征摘要】
1.一种基于轻量化目标检测模型的晶圆缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于轻量化目标检测模型的晶圆缺陷检测方法，其特征在于，所述多分支跨层聚合模块包括依次连接的第一cbs层、维度拆分层、第一残差多分支层、第二cbs层、第二残差多分支层、第三cbs层、拼接层和第四cbs层，所述多分支跨层聚合模块的输入特征经过所述第一cbs层得到第一特征，所述维度拆分层将所述第一特征按通道对半分为第二特征和第三特征，所述第三特征经过所述第一残差多分支层和第二cbs层得到第四特征，所述第四特征经过所述第二残差多分支层和第三cbs层得到第五特征，所述第二特征、第三特征、第四特征和第五特征经过所述拼接层进行维度合并，得到所述多分支跨层聚合模块的输出特征。
3.根据权利要求2所述的基于轻量化目标检测模型的晶圆缺陷检测方法，其特征在于，所述第一残差多分支层和第二残差多分支层均采用rmb结构，所述rmb结构采用结构重参数化技术，在不同阶段拥有不同的结构，在训练阶段，其计算过程如下：
4.根据权利要求2所述的基于轻量化...
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