一种基于强化学习的自适应工业金属表面缺陷检测方法

本发明公开了一种基于强化学习的自适应工业金属表面缺陷检测方法。包括以下步骤：首先，根据获取的工业金属表面原始图像构建图像特征向量集和增强特征向量集；接着，结合每张图像的环境信息，利用工业金属表面预处理图像集对强化学习模型进行图像增强上的训练，获得初步训练后的强化学习模型；然后，利用工业金属表面图像增强集对图像检测模型进行训练后，获得初步训练后的图像检测模型；再进行联合训练，获得训练好的工业金属表面缺陷检测模型；最后，对待检测的工业金属表面原始图像预处理后再输入到训练好的工业金属表面缺陷检测模型中，模型输出缺陷检测结果。本发明能够处理复杂场景下的工业图像并输出金属表面检测结果，提高工厂效率。