【摘 要】
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目前随着电子领域的快速发展，芯片也已经成为日常生活中不可或缺的一部分。随着市场对芯片的需求不断增大，裸芯片表面缺陷检测任务的压力也越来越大。裸芯片表面的缺陷检测不仅能保证芯片成品的质量，而且有着统计缺陷数量，反馈给生产前道工序的重要意义，但是目前许多生产线对于裸芯片表面依旧采用人工目检的方法进行缺陷检测，不仅实时性差，耗时长，而且结果会受到检测人员主观因素的影响。 目前国内外的芯片表面缺陷检测设
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目前随着电子领域的快速发展，芯片也已经成为日常生活中不可或缺的一部分。随着市场对芯片的需求不断增大，裸芯片表面缺陷检测任务的压力也越来越大。裸芯片表面的缺陷检测不仅能保证芯片成品的质量，而且有着统计缺陷数量，反馈给生产前道工序的重要意义，但是目前许多生产线对于裸芯片表面依旧采用人工目检的方法进行缺陷检测，不仅实时性差，耗时长，而且结果会受到检测人员主观因素的影响。
目前国内外的芯片表面缺陷检测设备不仅价格昂贵，而且功能比较单一，因此本文提出了一种基于深度学习的裸芯片表面缺陷检测算法，具有高效率，实时性好的特点，与传统人工目检的方式相比具有一定的优势。
本文的主要内容包括以下几点：
(1)针对图像采集时存在的噪声以及失真问题，研究了常用的图像预处理算法，比较了不同的预处理算法对图像质量的影响，对采集得到的裸芯片图像进行了灰度转换、去噪、直方图均衡化等预处理工作。对采集到的原始图像使用Labelimg标注软件进行缺陷类型以及位置信息的标注，将其整理成为裸芯片缺陷数据集。
(2)介绍了YOLO网络结构，使用不同的主干网络以及使用先验性锚框在裸芯片缺陷数据集上训练了YOLO网络，比较了不同的超参数选择对训练结果的影响，并且提出了基于soft-NMS的YOLO算法优化。实验表明先验性锚框能使网络得到更好的测试效果，而TinyYOLO网络能大大加快训练过程，但会使网络准确率有所下降。分析网络误差产生的原因，最后将训练完成的模型迁移到C++语言上。
(3)介绍了FasterR-CNN网络结构，在裸芯片缺陷数据集上进行训练，并和YOLO网络训练结果作对比，最终在测试集上YOLO网络的mAP为0.64，FasterR-CNN的mAP为0.71。最后将图像预处理算法以及两种网络模型封装到一个python程序中，实现批量化的裸芯片缺陷检测。
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