一种构件图像的弱监督缺陷检测方法

本发明提供一种构件图像的弱监督缺陷检测方法，属于数字图像处理和工业检测领域。该方法考虑到注意力机制的显著特点，利用U‑Net++能够在小样本下也能实现较高精度的像素级图像分割的优势，将三重卷积注意力模块与自监督卷积注意力模块引入U‑Net++网络进行结构优化，并且提供一种弱监督方式训练模型。该方法适用于正常样本数量丰富、缺陷样本数量较少情况下的构件图像缺陷检测任务，方法可靠，稳定性好，可有效解决有监督方法与无监督方法存在的问题，并且构件图像覆盖检测表面缺陷的表面图像和检测内部缺陷的CT图像，可应用于构件高精度内外缺陷检测。