一种基于多尺度特征增强与超图融合的Micro-LED缺陷检测方法

本发明涉及机器视觉与工业缺陷检测的技术领域，更具体地说，它涉及一种基于多尺度特征增强与超图融合的Micro‑LED缺陷检测方法，包括以下步骤：S1、获得Micro‑LED缺陷数据集；S2、构建端到端的缺陷检测深度神经网络，利用缺陷数据集训练深度神经网络，获得训练完成的检测模型；深度神经网络包括骨干网络、颈部网络以及预测模块；骨干网络嵌入有多尺度边缘信息增强模块和通道‑空间注意力模块，颈部网络采用超图调制特征金字塔网络；S3、将待检测Micro‑LED图像输入至训练完成的检测模型，并对获得的初步检测结果进行非极大值抑制处理，输出Micro‑LED缺陷的类别与位置。本发明具有微小缺陷边缘特征增强效果显著、背景冗余特征抑制精准、跨尺度高阶信息融合充分的优点。