工业视觉质检方法、装置、电子设备及存储介质

本申请提供了一种工业视觉质检方法、装置、电子设备及存储介质，该工业视觉质检方法包括利用预设训练好的特征提前模型和特征降维模型对采集的工件图像进行特征提取；利用预先训练好的分类器模型对提取到的低维特征数据进行分类，根据分类结果实现质量检测，其中，各模型基于样本数据进行训练，且样本数据包括：采集到的采集样本数据以及利用预先训练好的基于自适应补偿机制的生成对抗网络算法模型生成的扩充样本数据。本申请优化了各模型的训练过程，使得在基于优化后的各模型进行工业视觉质检时，能够实现对工业视觉质检的全面自动化，提高了工业视觉质检的可靠性和效率，进而大幅提升了生成效率和产品质量。