湖南奥创普科技有限公司

本发明涉及一种芯片缺陷深度检测模型的训练方法以及系统，其方法包括：对芯片缺陷图像中的缺陷位置与类别标注，生成初始训练集；以锚点缺陷为参照，对缺陷进行多轮相对深度比对，并基于比对结果动态调整缺陷深度评分，直至评分收敛生成深度标签，随后将深度标签添加至初始训练集中，生成目标训练集；在目标检测模型上增设响应芯片缺陷深度检测的属性回归头，属性回归头用于预测Beta分布的形状参数；利用目标训练集对改进后的目标检测模型进行迭代训练，并在训练过程中以Beta分布的形状参数对深度标签进行动态纠正，直至训练收敛得到芯片缺陷深度检测模型。本发明训练一个具备同时定位缺陷、缺陷类别识别以及缺陷深度识别的目标检测模型。