一种工业产品表面瑕疵检测方法

本发明提出一种工业产品表面瑕疵检测方法，包括构建并训练深度学习模型，对所要检测的工业产品的表面进行图像采集，对所采集的图像进行预处理；将预处理后的图像输入训练好的深度学习模型，深度学习模型对预处理后的图像进行特征提取以获取图像中瑕疵的层次特征，层次特征包括低级特征和高级特征；深度学习模型对预处理后的图像进行图像分割以将图像中瑕疵区域和正常区域进行分割；根据特征提取和图像分割结果，预测存在瑕疵的区域以及瑕疵类别；对预测结果进行优化以得到瑕疵检测结果。本发明能够实现对工业产品表面不同类型瑕疵的自动化、高效率检测。