摘要。从过程发展的角度来看，通过化学蒸气沉积的钻石生长取得了显着的进步。但是，挑战在实现高质量和大区域材料生产方面持续存在。这些困难包括控制整个生长表面的均匀生长速率的控制条件。随着生长的进展，出现了各种因素或缺陷状态，改变了统一条件。这些变化会影响生长速率，并导致微观尺度上的晶体缺陷形成。但是，使用生长过程中拍摄的图像鉴定这些缺陷状态及其几何形状存在明显的方法。本文使用现场光学图像详细介绍了缺陷分割管道的开创性工作，以识别指示宏观上可见的有缺陷状态的特征。使用以前工作中应用的语义分割方法，这些缺陷状态和相应的导数特征是由其像素掩码隔离和分类的。使用注释以注释的人体软件体系结构来生成培训数据集，并使用主动学习，数据增强和模型辅助标记的模块进行选择性数据标记，我们的方法可实现有效的注释准确性，并大大降低了按幅度降低标签的时间和成本。在模型开发方面，我们发现基于深度学习的算法是最有效的。他们可以准确地从功能丰富的数据集中学习复杂的表示。基于Yolov3和DeepLabv3plus体系结构，我们表现最佳的模型为特定的特定特征实现了出色的精度。具体来说，中心缺陷的精度为93.35％，多晶缺陷的92.83％，边缘缺陷达到91.98％。