载波芯片（Chip On Carrier,COC）是光发射次模块（Transmitter Optical Subassembly,TOSA）的重要组成部分,在光通信领域具有广泛的应用,载波芯片质量的好坏对TOSA是否能够长期稳定地工作有着很大的影响。由于制造工艺和生产环境的影响,崩口、定位柱破损以及波导污渍是COC生产过程中经常出现的三种典型缺陷,基于传统图像处理方法的光学检测技术已无法满足COC多类别缺陷检测的需求。本课题将基于深度学习的目标检测方法引入到COC三种典型缺陷的检测之中,主要的研究内容包括:1.研究了一种基于改进YOLOv3的载波芯片缺陷检测方法。将YOLOv3网络引入到COC典型缺陷（崩口、定位柱破损以及波导污渍）的检测,针对波导污渍缺陷目标较小,且不同类型缺陷之间尺度变化较大的问题,改进了原有YOLOv3的特征提取网络,兼顾缺陷的多尺度特性设计了4个检测尺度,并通过增强特征融合来改进多尺度检测;利用K-means方法对COC缺陷数据集进行聚类分析,选取优化的初始先验框。实验结果表明,基于改进YOLOv3的COC缺陷检测方法对于COC崩口、定位柱破损以及波导污渍这三类缺陷的检测准确性达到97.4%。2.针对网络轻量化和检测实时性的问题,研究了一种基于轻量级卷积神经网络的载波芯片缺陷检测方法。首先,为了减少网络参数,缩短检测时间,采用轻量级卷积神经网络Efficientnet作为主干网络对图像进行特征提取;其次,为了解决下采样的过程中信息丢失的问题,引入SPP-Net结构来增大图像的感受野,分离出更加显著的上下文特征;最后,针对COC缺陷多尺度以及波导污渍小目标难以检测的问题,引入了PANet结构进行特征融合。实验结果表明,该方法对COC缺陷检测的准确率达到了98.5%,每张COC缺陷图像的平均检测时间达到39ms,满足实时检测的需求。3.设计和开发了一个COC缺陷检测系统。可以对COC缺陷图像进行快速标注并生成满足COC缺陷检测网络训练需求的数据集,通过对本课题研究的两种COC缺陷检测网络进行训练优化从而分别实现两种方法对COC缺陷的自动检测,并将检测结果实时地显示在系统界面上,同时自动保存缺陷信息。