基于深度学习的掩模板缺陷检测方法、系统、设备和介质
申请号:CN202511299600
申请日期:2025-09-12
公开号:CN120807506A
公开日期:2025-10-17
类型:发明专利
摘要
本发明涉及计算机视觉与深度学习技术领域,公开一种基于深度学习的掩模板缺陷检测方法、系统、设备和介质,该方法包括:构建包含特征提取网络、双分支缺陷检测头与后处理网络的掩模板缺陷检测模型并进行训练,得到预训练的掩模板缺陷检测模型;将待检测掩模板图像输入预训练的掩模板缺陷检测模型,得到待检测掩模板图像的缺陷检测预测结果。本发明能够有效解决掩模板检测中复杂图案和微小缺陷的检测难题,同时兼顾高分辨率图像的实时处理需求,显著提升半导体制造过程中掩模板缺陷检测的精度与效率。
技术关键词
高层语义特征
检测掩模板
缺陷检测方法
特征提取网络
融合特征
缺陷检测系统
图像
多尺度
样本
条件随机场
分支
抑制算法
可读存储介质
仿真模型
深度学习技术
电子设备
检测头