【摘 要】
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针对芯片缺陷检测中，缺陷尺寸跨度大、特征相似、小目标难识别、漏检等问题，本文提出基于YOLOv5改进的缺陷检测方法。针对小目标缺陷检测中出现的漏检、误检等问题，提出新增小目标特征检测器（small target feature detector， S-Detector），提升模型对小目标缺陷的学习能力；针对缺陷尺寸跨度大、特征相似等问题，提出具有高效聚焦学习能力的特征金字塔结构（efficient
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（12005030）； 重庆市自然科学基金（cstc2021jcyj-bsh0252）； 磁约束聚变安徽省实验室开放基金（2021AMF01004）； 在渝本科高校与中国科学院所属院所合作项目（HZ2021008）资助；
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针对芯片缺陷检测中，缺陷尺寸跨度大、特征相似、小目标难识别、漏检等问题，本文提出基于YOLOv5改进的缺陷检测方法。针对小目标缺陷检测中出现的漏检、误检等问题，提出新增小目标特征检测器（small target feature detector， S-Detector），提升模型对小目标缺陷的学习能力；针对缺陷尺寸跨度大、特征相似等问题，提出具有高效聚焦学习能力的特征金字塔结构（efficient attention feature pyramid networks， EA-FPNs），提升模型对不同尺寸缺陷的检测能力；针对预测阶段冗余框较多导致时间开销大的问题，提出基于面积的边界框融合算法（bounding box fusion algorithm， BFA），减少冗余框。实验结果表明，本文方法相较于改进前，检测精确度提升1.2%，小目标缺陷精确度提升1.6%；采用BFA消除冗余框的同时，平均检测时长为26.8μs/张，较使用BFA前减少了5.2μs。本文所提方法具有良好性能，能够提升检测效率。
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