本发明涉及计算机视觉图像处理技术领域，更具体地说，它涉及一种基于MLCT‑YOLO的M i cro LED芯片缺陷检测方法，其技术方案要点是，包括以下步骤：S1、构建多尺度的M i cro LED数据集；S2、建立用于对芯片缺陷定位及分类的深度神经网络MLCT‑YOLO；S3、将所述深度神经网络MLCT‑YOLO部署到边缘设备。本发明设计了端到端的深度神经网络MLCT‑YOLO模型，其模型大小、参数量以及计算复杂度相比其他算法有大幅度的优化。设计瓶颈块MA‑Bott l eneck，在节省计算资源的同时达到更好的定位和分类效果。设计类别平衡损失CB‑BCE Loss，使得训练成本得到更合理的分配，同时提高了模型提取重要特征的能力。
