一种基于改进YOLOv13的芯片缺陷实时检测方法

本发明公开了一种基于改进YOLOv13的芯片缺陷实时检测方法，包括：构建含无缺陷样本的工业芯片数据集，通过清晰度筛选及类别平衡划分；创新提出困难样本感知动态增强策略(HSA‑DA)，基于离散度、相对尺寸和对比度特征空间识别困难样本，针对性实施虚拟密集簇增强、局部超分辨率重建和自适应对比度拉伸；改进网络结构，在Backbone浅层引入多尺度压缩感知模块CS‑C3k2增强缺陷特征提取，在Neck深层集成无参SimAM注意力的Sim‑DSC3k2模块，基于改进YOLOv13网络结构构建芯片缺陷实时检测模型，用于进行芯片缺陷实时检测。本方法最终在轻量化参数量(2.45M)下实现118FPS实时检测，mAP50提升至0.807(+4％)，mAP50‑95提升至0.573(+7.5％)，显著优化对稀疏/微小/低对比度缺陷的检测鲁棒性。