可用于半导体制造中芯片表面缺陷的自动检测与分类，提升产品质量控制效率。项目基于Point-Rend算法，实现了10种常见缺陷类型的识别，平均检测精度达96.3%，分类准确率92.7%，推理速度提升约40%。【此简介由AI生成】
Introduction
可用于半导体制造中芯片表面缺陷的自动检测与分类，提升产品质量控制效率。项目基于Point-Rend算法，实现了10种常见缺陷类型的识别，平均检测精度达96.3%，分类准确率92.7%，推理速度提升约40%。【此简介由AI生成】
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