La detección de contornos de chips tiene como objetivo detectar chips dañados en ranuras de chips durante el empaquetado y la prueba de CI utilizando instalaciones de visión. Sin embargo, la velocidad de operación de la nueva máquina de transporte de chips es demasiado rápida, y los modelos actuales de detección de contornos de chips, como Yolov5, M3-Yolov5, FGHSE-Yolov5 y GSEH-Yolov5, que se ejecutan en la plataforma integrada, Jetson Nano, no pueden detectar los contornos de los chips de manera oportuna. Por lo tanto, debe haber una respuesta rápida para la detección de contornos de chips. Este documento presenta el algoritmo DSGSE-Yolov5s, que puede acelerar la detección de objetos y el reconocimiento de imágenes para resolver este problema. Además, este estudio realiza una comparación de rendimiento entre los diferentes modelos. En comparación con el modelo tradicional Yolov5, el algoritmo propuesto DSGSE-Yolov5s puede promover significativamente la velocidad de detección de objetos en un 132.17% e incrementar ligeramente la precisión en un 0.85%. Como resultado, el enfoque propuesto puede superar a los otros métodos.