基于双孪生网络的涂布网穴表面异常缺陷检测方法

本发明属于机器感知与机器视觉领域，具体涉及基于双孪生网络的涂布网穴表面异常缺陷检测方法，具体技术方案为：提取正常样本和缺陷样本，设计双栾生网络框架构建权值共享的卷积操作，双特征提前网络经过不同层级卷积计算，定义为分支节点，标识为中的分支节点采用多变化尺度融合策略，将融合后具有不同语义信息的特色映射水平分割成不等数量的条带特征，对每个条带特征采取全局平均池化和全局最大池化的加权和，生成条带特征的表示集合，在利用独立卷积层将通道维度进行降维，输入到分类器中，输出固定维度的特征向量，引入损失函数，衡量整个模型输出与真实标签之间的差异，很好地分辨缺陷和噪声，通过重建和修复的联合行为来感知缺陷。