基于多尺度特征引导与融合的工业异常检测方法及系统

专利主权项内容

1.一种基于多尺度特征引导与融合的工业异常检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取工业产品表面缺陷图像并进行预处理，得到训练集和测试集；建立由模拟异常网络、多尺度特征提取网络、多尺度特征加权融合网络和像素级异常评分网络依次连接的初步异常检测模型，其中，模拟异常网络用于生成模拟异常图像，多尺度特征提取网络用于提取模拟异常图像以及训练集图像中的多尺度特征并进行特征引导，多尺度特征加权融合网络用于将提取的多尺度特征进行加权融合，像素级异常评分网络用于对异常区域识别和定位的准确度进行评分；利用训练集对初步异常检测模型进行训练，并利用测试集对训练好的异常检测模型进行效果验证；利用训练好的异常检测模型对待检测的工业图像进行异常检测。