一种基于视觉大模型的通用外观缺陷检测方法

本发明涉及工业计算机视觉领域的一种基于视觉大模型的通用外观缺陷检测方法，所述方法包括步骤如下：收集带有缺陷的图片并进行预处理，得到缺陷图片特征T1，通过编码计算得到目标区域特征和目标嵌入特征T2，将和T2保存至内存库，再构建并部署缺陷检测端到端神经网络模型，将待检测图片进行预处理并输入到缺陷检测端到端神经网络模型得到检测结果，本发明通过结合缺陷检测与视觉大模型，依赖于大模型预训练的复杂数据集，减少训练成本并提高检测精度。利用特定缺陷图片作为神经网络提示，增强方法的泛化性和模型部署的灵活性，适应不同缺陷检测项目，满足客户需求。