一种基于深度学习算法的CMOS的缺陷检测方法

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本发明涉及半导体检测领域，具体公开了一种基于深度学习算法的CMOS的缺陷检测方法，本发明设计的技术方案步骤包括：S1：利用CMOS图像传感器采集高端装备的铸件图像；S2：对所述图像进行预处理操作，获得训练集；S3：基于深度学习算法构建缺陷检测模型；S4：训练所述缺陷模型，得到训练损失结果；S5：对所述缺陷检测模型进行性能评估，本申请通过采用直方图均衡对局部细节缺失和背景较暗的图像进行特征增强，然后后续在C3模块的CSP模块中添加ECA‑NET模块，改进算法训练出损失结果，达到提高检测精准度和省时的功能。