一种基于计算机视觉的木材水性漆面缺陷检测方法

本发明公开了一种基于计算机视觉的木材水性漆面缺陷检测方法，属于木材漆面检测技术领域，包括以下步骤：S1：构建木材漆面缺陷数据集，包括气泡、裂痕、洞孔和划痕四类典型缺陷；S2：引入小波卷积模块对Backbone网络进行改进，增强图像特征捕捉能力，避免传统方法的过度参数化问题；S2.1：在ResNet网络的BasicBlock中加入小波卷积模块(WTConv)，通过改进特征提取单元，增强网络对漆面缺陷特征的捕捉能力，同时减少计算复杂度；S2.2：小波卷积模块通过小波变换增强图像的多尺度特征表示。S3：设计AIFI模块，通过基于K和V特征信息的多尺度捕捉机制，优化特征融合效果。本发明增强模型对多尺度特征的捕捉能力，提高对不同类型和大小缺陷的检测精度。