基于改進(jìn)YOLOv5算法的直拉法單晶硅位錯檢測模型研究

摘要： 表征和測量單晶硅位錯密度是檢測晶體生長品質(zhì)和研究位錯形成機制的重要參量。基于位錯腐蝕坑形貌差異大、背景復(fù)雜等非典型性特征，以及傳統(tǒng)人工光學(xué)顯微檢測準(zhǔn)確度不高、效率低下等問題，提出一種改進(jìn)的YOLOv5算法檢測單晶硅位錯腐蝕坑密度分布。在原始的YOLOv5算法基礎(chǔ)上引入注意力機制，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，加強模型推算能力；進(jìn)一步通過強化特征融合，提升網(wǎng)絡(luò)檢測精度；優(yōu)化損失函數(shù)增強定位準(zhǔn)確率...