1.一种基于模板匹配的硅片表面缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：采集良品硅片图像，将所述良品硅片图像进行自动全局阈值分割及矩形分割，去除硅片背景，获取感兴趣区域；

对所述感兴趣区域进行均值滤波，并将滤波后图像进行金字塔操作，创建对应的形状轮廓，构建差异模型；

利用标准硅片的训练图像对所述差异模型进行训练，对差异模型中的检查模板进行配准，优化对应的检查模板；

获取待检测硅片图像提取感兴趣区域，将待检测硅片图像的感兴趣区域导入差异模型，利用检查模板进行匹配，根据匹配结果提取匹配差异，将差异部分进可视化显示；

对所述感兴趣区域进行均值滤波，并将滤波后图像进行金字塔操作，创建对应的形状轮廓，构建差异模型，具体为：将所述感兴趣区域进行均值滤波通过平滑像素强度的变化减少高频噪声，利用图像金字塔提取所述感兴趣区域的原始多尺度特征，嵌入通道注意力机制对所述原始多尺度特征进行过滤，获取过滤后的多尺度特征；

对所述多尺度特征进行卷积操作获取显著特征，获取不同大小形状的显著性对象，经过特征上采样后将所述显著特征与所述原始多尺度特征中相同分辨率的特征进行拼接；

利用卷积操作对拼接后的特征进行充分融合，补充所述显著性对象的空间细节特征，在感兴趣区域中创建硅片的形状轮廓；

将获取形状轮廓作为差异模型的模板图像，配合标准硅片的原始图像作为输入，进行差异模型的构建。

2.根据权利要求1所述的一种基于模板匹配的硅片表面缺陷检测方法，其特征在于，将所述良品硅片图像进行自动全局阈值分割及矩形分割，具体为：采集良品硅片图像，根据像素强度值将所述良品硅片图像分为背景区域及前景区域，采用OSTU算法自动确定最佳阈值；

通过所述最佳阈值对所述良品硅片图像进行自动全局阈值分割，在前景区域中获取良品硅片的摆放区域；

在良品硅片的摆放区域中利用Canny边缘检测算法获取边缘特征，基于所述边缘特征进行矩形分割，将背景进行进一步分割，获取感兴趣区域。

3.根据权利要求1所述的一种基于模板匹配的硅片表面缺陷检测方法，其特征在于，利用标准硅片的训练图像对所述差异模型进行训练，对差异模型中的检查模板进行配准，优化对应的检查模板，具体为：获取标准硅片的原始图像作为差异模型的训练图像，将训练图像与差异模型中检查模板的模板图像进行局部划分，在局部区域中进行局部特征编码，并在所述差异模型中设置旋转及平移两条学习训练路径；

利用多层感知模块对局部区域中的单像素点进行编码获取局部单点特征，将所述局部单点特征进行平均池化，获取局部区域的局部整体特征，将所述局部单点特征及局部整体特征在特征通道维度进行拼接；

将拼接后的特征利用激活函数进行激活，并进行批标准化及最大池化操作，输出最终局部特征，在两条学习训练路径中根据所述最终局部特征获取训练图像与模板图像的旋转和平移信息；

在旋转和平移信息中根据训练图像与模板图像局部区域之间的相似度获取注意力权重，利用所述注意力权重对训练图像的局部区域进行加权，将加权后训练图像的局部区域通过残差添加到模板图像；

获取旋转及平移两条学习训练路径中优化后的模板图像，优化差异模型中的检查模板。

4.根据权利要求3所述的一种基于模板匹配的硅片表面缺陷检测方法，其特征在于，获取差异模型中优化后的检查模板，确定差异模型的灰度值参数，根据所述灰度值参数计算最大灰度阈值及最小灰度阈值；

根据所述最大灰度阈值及最小灰度阈值得到硅片对应的最大灰度值图像和最小灰度值图像，存入所述差异模型中。

5.根据权利要求1所述的一种基于模板匹配的硅片表面缺陷检测方法，其特征在于，获取待检测硅片图像提取感兴趣区域，将待检测硅片图像的感兴趣区域导入差异模型，利用检查模板进行匹配，具体为：利用硅片图像采集装置获取待检测硅片图像，将所述待检测硅片图像进行自动全局阈值分割及矩形分割，获取感兴趣区域；

将感兴趣区域导入差异模型提取硅片的边缘特征，利用所述边缘特征根据归一化积相关计算待检测图像与检测模板之间的相似度，根据所述相似度在图像金字塔中进行分层搜索及匹配，从金字塔尖进行匹配；

在图像金字塔下一层中根据金字塔尖的匹配位置搜索周围局部区域继续进行匹配，在待检测硅片图像对应搜索图中获取相似度符合预设标准的区域，则完成对待检测硅片图像的匹配定位；

在匹配定位后使用齐次旋转矩阵进行仿射变换，进行位置矫正。

6.根据权利要求1所述的一种基于模板匹配的硅片表面缺陷检测方法，其特征在于，根据匹配结果提取匹配差异，将差异部分进可视化显示，具体为：获取待检测硅片图像中感兴趣区域的平均灰度值，根据差异模型的检查模板对感兴趣区域的平均灰度值进行缩放；

将缩放后的平均灰度值与差异模型中的最大灰度值图像及最小灰度值图像进行对比，根据对比结果输出硅片缺陷区域，将所述缺陷区域的确切位置进行可视化标注。

7.一种基于模板匹配的硅片表面缺陷检测系统，其特征在于，该系统包括：存储器、处理器，所述存储器中包括基于模板匹配的硅片表面缺陷检测方法程序，所述基于模板匹配的硅片表面缺陷检测方法程序被所述处理器执行时实现如下步骤：采集良品硅片图像，将所述良品硅片图像进行自动全局阈值分割及矩形分割，去除硅片背景，获取感兴趣区域；

对所述感兴趣区域进行均值滤波，并将滤波后图像进行金字塔操作，创建对应的形状轮廓，构建差异模型；

利用标准硅片的训练图像对所述差异模型进行训练，对差异模型中的检查模板进行配准，优化对应的检查模板；

获取待检测硅片图像提取感兴趣区域，将待检测硅片图像的感兴趣区域导入差异模型，利用检查模板进行匹配，根据匹配结果提取匹配差异，将差异部分进可视化显示；

对所述感兴趣区域进行均值滤波，并将滤波后图像进行金字塔操作，创建对应的形状轮廓，构建差异模型，具体为：将所述感兴趣区域进行均值滤波通过平滑像素强度的变化减少高频噪声，利用图像金字塔提取所述感兴趣区域的原始多尺度特征，嵌入通道注意力机制对所述原始多尺度特征进行过滤，获取过滤后的多尺度特征；

对所述多尺度特征进行卷积操作获取显著特征，获取不同大小形状的显著性对象，经过特征上采样后将所述显著特征与所述原始多尺度特征中相同分辨率的特征进行拼接；

利用卷积操作对拼接后的特征进行充分融合，补充所述显著性对象的空间细节特征，在感兴趣区域中创建硅片的形状轮廓；

将获取形状轮廓作为差异模型的模板图像，配合标准硅片的原始图像作为输入，进行差异模型的构建。