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申请/专利权人：昂坤视觉(北京)科技有限公司;杭州昂坤半导体设备有限公司

摘要：本发明提供了一种缺陷检测方法及系统，该方法包括：实时采集化合物半导体表面的原始图像，并对原始图像进行二值分割处理，以生成对应的二值图像；对二值图像进行缩放处理，以生成对应的第一检测图像，并对原始图像进行缩放处理，以生成对应的第二检测图像；对第一检测图像以及第二检测图像进行通道拼接处理，以融合出对应的目标检测图像，并实时根据目标检测图像对应检测出化合物半导体表面存在的缺陷。本发明能够快速、准确的检测出化合物半导体表面存在的缺陷，对应提升了检测效率。

主权项：1.一种缺陷检测方法，其特征在于，所述方法包括：实时采集化合物半导体表面的原始图像，并对所述原始图像进行二值分割处理，以生成对应的二值图像，其中，所述二值图像的内部只会呈现出白色像素以及黑色像素，并且白色像素表示化合物半导体表面的缺陷，黑色像素表示化合物半导体表面正常的部分；对所述二值图像进行缩放处理，以生成对应的第一检测图像，并对所述原始图像进行缩放处理，以生成对应的第二检测图像，其中，将所述二值图像以及所述原始图像均缩小至原有尺寸的0.2倍；对所述第一检测图像以及所述第二检测图像进行通道拼接处理，以融合出对应的目标检测图像，并实时根据所述目标检测图像对应检测出所述化合物半导体表面存在的缺陷；所述对所述原始图像进行二值分割处理，以生成对应的二值图像的步骤包括：当实时获取到所述原始图像时，在预设数据库实时调出与所述原始图像适配的语义分割算法；根据预设深度学习网络以及所述语义分割算法实时训练出对应的语义分割模型；通过所述语义分割模型对所述原始图像进行二值分割处理，以对应生成所述二值图像；所述通过所述语义分割模型对所述原始图像进行二值分割处理，以对应生成所述二值图像的步骤包括：当实时获取到所述语义分割模型时，逐一检测出所述语义分割模型中分别包含的输入层、分割层以及输出层；通过所述输入层将所述原始图像对应输入至所述分割层中，并通过所述分割层对所述原始图像进行二值化分割处理，以生成所述二值图像；通过所述输出层实时输出所述二值图像；所述通过所述分割层对所述原始图像进行二值化分割处理，以生成所述二值图像的步骤包括：当实时检测到所述原始图像输入至所述分割层的内部时，逐一检测出所述原始图像中包含的若干原始像素值；依次对每一所述原始像素值分别添加对应的目标标识，并基于所述目标标识根据若干所述原始像素值构建出对应的分割序列表；基于所述分割序列表通过所述分割层中的分割算法对每一所述原始像素值进行二值化分割处理，以对应生成所述二值图像；所述对所述第一检测图像以及所述第二检测图像进行通道拼接处理，以融合出对应的目标检测图像的步骤包括：当分别获取到所述第一检测图像以及所述第二检测图像时，实时检测出与所述第一检测图像对应的第一图像信息、与所述第二检测图像对应的第二图像信息；实时根据所述第一图像信息以及所述第二图像信息对所述第一检测图像以及所述第二检测图像进行通道拼接处理，以对应生成所述目标检测图像；所述实时根据所述第一图像信息以及所述第二图像信息对所述第一检测图像以及所述第二检测图像进行通道拼接处理，以对应生成所述目标检测图像的步骤包括：当实时获取到所述第一图像信息时，在所述第一图像信息中实时提取出与所述第一检测图像对应的第一像素尺寸以及第一像素通道；当实时获取到所述第二图像信息时，在所述第二图像信息中实时提取出与所述第二检测图像对应的第二像素尺寸以及第二像素通道；对所述第一像素尺寸以及所述第二像素尺寸进行融合处理，并对所述第一像素通道以及所述第二像素通道进行通道拼接处理，以对应生成所述目标检测图像，其中，所述第一像素尺寸与所述第二像素尺寸的大小相同，所述第一检测图像和所述第二检测图像均为单通道图像，所述目标检测图像为双通道图像；所述方法还包括：当完成对所述化合物半导体的检测时，实时生成与所述目标检测图像对应的检测报告；将所述检测报告实时下发至工作人员的用户终端上，并向所述用户终端实时发出对应的提示信息，所述提示信息包括声音提示以及文字提示。

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