一种基于SCFlow的工业零件异常检测方法

本发明属于工业异常检测技术领域，具体涉及一种基于SCFlow的工业零件异常检测方法，将正常样本图像作为输入，通过预训练的特征提取器提取多尺度特征。SCFlow接收这些多尺度特征图并进行概率密度估计。利用逐层递增的特征逐层增强模块StepFlow对每层特征图进行独立编码，以确保底层捕捉细节特征，中层增强特征表达能力，顶层结合全局注意力机制实现特征的有效整合；特征融合模块ConvergeFlow有效融合来自不同尺度的特征图，提升模型对异常的全面分析能力。工业制造过程中的产品缺陷检测是保障产品质量的关键环节，本发明所提供的解决方案能够提高工业异常检测的准确性和效率，进而为工业的质量控制、设备维护以及生产优化等应用提供支持。