基于改进生成对抗网络的晶圆表面缺陷检测

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摘  要：对于晶圆表面缺陷检测来说，缺陷样本存在着样本数量不足，缺陷表现形式多样的问题。为解决此类问题，提出了一种基于改进生成对抗网络的晶圆表面缺陷检测模型。该模型首先在GANomaly模型的基础上引入了跳层连接，并引入CBAM注意力机制，用以更好地关注图像重要区域，其次引入记忆模块以约束潜在空间的表示，最后在原模型架构上新增一个自编码器架构判别器，以确保训练更稳定，更容易收敛到最佳平衡点。（剩余10936字）

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