【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种基于改进destseg的无监督晶粒缺陷异常检测方法，属于数字图像处理领域。
技术介绍
1、晶圆的生产工业十分复杂，会在光刻、化学腐蚀等工艺作用下产生各类无规则的异常缺陷，如氧化膜残留、麻坑、玻璃凹陷断开等缺陷，这些缺陷会严重影响后续芯片电路印刷、封装等工序，进而影响产品的性能和成本，因此对晶圆的表面质量进行异常缺陷检测显得尤为重要。
2、目前外观表面检测主要采用无接触的方法，机器视觉作为其代表，具有操作维持成本低，精度高的优势。自动光学检测平台相机等硬件成本低，同时克服了人类易于疲劳影响检测精度的问题，可以24小时不间断检测运行。高精度相机搭配深度学习可以对一些复杂的微弱缺陷具有良好的检测识别精度。
3、由于晶圆制造的工艺原因，晶粒上被分为多个区域，这些区域上的缺陷形态各异，缺陷种类繁多，同时这些区域还具有复杂背景的情况，会对缺陷的成像造成干扰，晶圆对工艺和缺陷标准要求十分严格，微弱的缺陷也需要检测，这种复杂背景下的微弱缺陷对缺陷识别方法带来了极大的挑战。
4、针对上述问题，传统图像...
【技术保护点】
1.一种无监督晶粒缺陷异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的无监督晶粒缺陷异常检测方法，其特征在于，所述步骤3的注意力机制为：可变形卷积空间注意力空间金字塔池化模块DCSASPPF，DCSASPPF模块在SPPF模块中加入可变形卷积空间注意力机制DCSA；
3.根据权利要求1所述的无监督晶粒缺陷异常检测方法，其特征在于，所述多尺度特征融合模块中CSP模块的数量由深层到浅层的数量依次为6、4、2。
4.根据权利要求2所述的无监督晶粒缺陷异常检测方法，其特征在于，CBS模块包括依次连接的：标准卷积层、批量归一...
【技术特征摘要】
1.一种无监督晶粒缺陷异常检测方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的无监督晶粒缺陷异常检测方法，其特征在于，所述步骤3的注意力机制为：可变形卷积空间注意力空间金字塔池化模块dcsasppf，dcsasppf模块在sppf模块中加入可变形卷积空间注意力机制dcsa；
3.根据权利要求1所述的无监督晶粒缺陷异常检测方法，其特征在于，所述多尺度特征融合模块中csp模块的数量由深层到浅层的数量依次为6、4、2。
4.根据权利要求2所述的无监督晶粒缺陷异常检测方法，其特征在于，cbs模块包括依次连接的：标准卷积层、批量归一化层和silu激活函数。
5.根据权利要求1所述的无监督晶粒缺陷异常检测方法，其特征在于，所述方法采用合成的异常晶粒图像训练检测异常网络，所述合成的异常...
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