[發明專利]圖像檢測模型構建方法、裝置、計算機設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202310153998.8
• 申請日: 2023-02-23
• 公開（公告）號: CN115965856B
• 公開（公告）日: 2023-05-30
• 發明（設計）人: 田倬韜;易振彧;彭博濠;劉樞;呂江波;沈小勇
• 申請（專利權）人: 深圳思謀信息科技有限公司
• 主分類號: G06V10/82
• 分類號: G06V10/82;G06V10/44;G06V10/74;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/776;G06V10/80;G06V20/70;G06T7/00
• 代理公司: 華進聯合專利商標代理有限公司 44224
• 代理人: 毛丹

本申請涉及一種圖像檢測模型構建方法、裝置、計算機設備及存儲介質。方法包括：獲得待測樣本圖像對應的第一特征圖與標準圖像對應的第二特征圖；將第一特征圖與第二特征圖輸入原始圖像檢測模型中的第一網絡進行處理，輸出相似性特征圖；分別將第一特征圖、第二特征圖以及相似性特征圖輸入第二網絡中的各個子模型進行處理，輸出第二網絡輸出結果；將第二網絡輸出結果輸入第三網絡進行處理，得到融合輸出結果；對融合輸出結果與標準圖像對應的像素分類結果進行差異計算，得到模型損失，并根據模型損失調整原始圖像檢測模型的模型參數直到達到訓練結束條件得到目標圖像檢測模型。采用本方法，能夠有效提高模型檢測的準確性。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，特別是涉及一種圖像檢測模型構建方法、裝置、計算機設備及存儲介質。

背景技術

隨著計算機技術的發展，開始利用人工智能算法模型對集成電路進行缺陷自動檢測，因此，構建有效的缺陷檢測模型對于高效完成集成電路產品質檢具有重要意義。

傳統技術中，通常采用簡單單一含有缺陷的集成電路圖像作為訓練樣本來進行缺陷定位，在模型的訓練過程中不能充分有效學習圖像所包含的語義信息，模型的檢測準確度較差。

發明內容

基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種圖像檢測模型構建方法、裝置、計算機設備及存儲介質，能夠有效提高模型檢測的準確性。

第一方面，本申請提供了一種圖像檢測模型構建方法，包括：

獲得待測樣本圖像對應的第一特征圖與標準圖像對應的第二特征圖；

將第一特征圖與第二特征圖輸入原始圖像檢測模型中的第一網絡進行處理，輸出相似性特征圖；相似性特征圖用于表征待測樣本圖像的各個像素區域與對應的標準圖像的目標區域之間的相似程度；原始圖像檢測模型包括第一網絡、第二網絡和第三網絡；

分別將第一特征圖、第二特征圖以及相似性特征圖輸入第二網絡中的各個子模型進行處理，輸出第二網絡輸出結果；

將第二網絡輸出結果輸入第三網絡進行處理，并對第三網絡中的各個子網絡的輸出結果進行融合處理，得到融合輸出結果；融合輸出結果用于表征待測樣本圖像的各個像素區域的分類結果；

對融合輸出結果與標準圖像對應的像素分類結果進行差異計算，得到模型損失，并根據模型損失調整原始圖像檢測模型的模型參數直到達到訓練結束條件得到目標圖像檢測模型；目標圖像檢測模型用于檢測圖像的缺陷區域。

第二方面，本申請提供了一種圖像檢測模型構建裝置，包括：

獲取模塊，用于獲得待測樣本圖像對應的第一特征圖與標準圖像對應的第二特征圖；

第一計算模塊，用于將第一特征圖與第二特征圖輸入原始圖像檢測模型中的第一網絡進行處理，輸出相似性特征圖；相似性特征圖用于表征待測樣本圖像的各個像素區域與對應的標準圖像的目標區域之間的相似程度；原始圖像檢測模型包括第一網絡、第二網絡和第三網絡；

第二計算模塊，用于分別將第一特征圖、第二特征圖以及相似性特征圖輸入第二網絡中的各個子模型進行處理，輸出第二網絡輸出結果；

第三計算模塊，用于將第二網絡輸出結果輸入第三網絡進行處理，并對第三網絡中的各個子網絡的輸出結果進行融合處理，得到融合輸出結果；融合輸出結果用于表征待測樣本圖像的各個像素區域的分類結果；

訓練模塊，用于對融合輸出結果與標準圖像對應的像素分類結果進行差異計算，得到模型損失，并根據模型損失調整原始圖像檢測模型的模型參數直到達到訓練結束條件得到目標圖像檢測模型；目標圖像檢測模型用于檢測圖像的缺陷區域。

第三方面，本申請提供了一種計算機設備，該計算機設備包括存儲器和處理器，存儲器存儲有計算機程序，處理器執行計算機程序時實現上述的圖像檢測模型構建方法中的步驟。