一种基于深度学习的无监督缺陷检测方法及设备

本发明提供一种基于深度学习的无监督缺陷检测方法及设备，属于缺陷检测技术领域，所述方法包括：对待检图像进行缺陷的检测，获取包含缺陷区域的粗缺陷图像；计算所述粗缺陷图像与预先构建的缺陷图像集中的每个缺陷图像的第一相似度；以及，计算所述粗缺陷图像与预先构建的误检缺陷图像集中的每个误检缺陷图像的第二相似度；根据所述第一相似度和所述第二相似度，对所述粗缺陷图像进行缺陷的真伪检测。本发明通过精确计算相似度，能够有效地区分真正的缺陷与误检情况，能够显著提高检测精度；并且，相比于深度学习模型所需的大量标注数据，该方法更侧重于已有样本的直接比较，这减少了对大规模标注数据集的依赖，提高了缺陷识别效率。