有为图像技术（苏州）有限公司

本发明公开了一种芯片检测设备，包括支架、2D相机、多个3D相机和光源，所述支架包括顶部的支撑板，所述支撑板用于放置待测芯片，所述2D相机固定于所述支架底部，其镜头朝向所述待测芯片，所述3D相机支撑于所述支架，并设置于所述2D相机和支撑板之间，该多个3D相机的镜头朝向所述待测芯片，所述光源固定于所述支架上并设置于所述支撑板和3D相机之间，并朝向所述支撑板。本发明的芯片检测设备采用了上下多层设计，2D相机和3D相机均固定在支架上，可同时或分时进行拍照检测，2D相机和3D相机无位移机构驱动移动，在检测时处于静止状态，不会因为移动造成定位误差，在保证检测精度的同时减少了检测时间，提高了检测效率，以满足高速检测需求。

本发明提供了一种缺陷分类模型的训练方法、系统、设备及可读存储介质，该方法包括：获取图像数据集，图像数据集中的图像标注有原始缺陷类别和原始缺陷类别的置信度；基于原始缺陷类别的置信度确定样本图像，以供修正缺陷类别；基于准入评价因子确定样本图像的训练准入评分；基于训练准入评分确定样本图像中的准入样本图像，以训练缺陷分类模型。与现有技术相比，本发明通过多维准入评价因子的综合评分机制，有效抑制了训练集的冗余膨胀，避免了大量相似样本的重复学习，显著降低了存储与计算资源消耗；抑制了噪声标签对模型的污染，提升了模型的泛化性能；同时改善了模型对稀有缺陷的检出能力，提升了模型在实际产线环境中的准确率与召回率。