Para resolver o problema do contraste insuficiente dos defeitos superficiais de dispositivos IC sob condições de luz visível única ou infravermelha única e a baixa precisão na detecção de defeitos, propõe-se um método de detecção de defeitos superficiais de dispositivos IC por fusão de imagens multiespectrais. Para o problema da inconsistência de escala e inversão de contraste no registro de imagens visíveis e infravermelhas de dispositivos IC, introduz-se uma estratégia de pirâmide de Laplace e reorganização de descritores de características para melhorar o algoritmo de registro de imagens ORB (FAST orientado e BRIEF rotacionado). Com base no registro de imagens, propõe-se o método de fusão de imagens NSST_VP, que utiliza a Transformada Shearlet Não Subamostrada (NSST) para obter as sub-bandas de baixa e alta frequência das imagens infravermelhas e visíveis registradas. Para as sub-bandas de baixa frequência, utiliza-se uma regra de fusão ponderada baseada no Mapa de Significância Visual (VSM), enquanto para as sub-bandas de alta frequência, utiliza-se uma regra de fusão decisória baseada na Rede Neural Acoplada por Pulsos Adaptativa (PA-PCNN). Em seguida, através da transformada inversa NSST, obtém-se uma imagem multiespectral fundida de alta qualidade. Por fim, a imagem fundida é inserida no modelo YOLOv8s para detecção. Os resultados experimentais mostram que a precisão média do registro de imagens ORB melhorado é de 87,8%, um aumento de 62% em relação ao registro ORB original, e que o algoritmo de fusão de imagens NSST_VP melhora tanto o efeito visual subjetivo quanto os indicadores objetivos. Nos experimentos de detecção de defeitos, a média da precisão média (mAP) do método de fusão NSST_VP alcançou 83,15%, superando em 22,97% e 28,31% a detecção em imagens de defeitos com luz visível única e luz infravermelha única, respectivamente, e superando os métodos de fusão de transformada wavelet de dupla árvore, transformada de curva e transformada shearlet não subamostrada em 13,14%, 15,01% e 20,35%, respectivamente.

detecção de defeitos;dispositivos IC;fusão de imagens multiespectrais;registro de imagens;transformada shearlet não subamostrada;YOLOv8s