产品表面缺陷识别方法、系统、设备及介质

本发明涉及一种产品表面缺陷识别方法、系统、设备及介质，该方法包括：S1、获取待识别的产品表面图像并进行标准化预处理；S2、采用自监督预训练好的DINOv2模型从产品表面图像中提取视觉语义特征；S3、将提取的视觉语义特征输入至多层特征融合网络，得到多层融合特征；S4、将多层融合特征网络的输出输入至分类器，输出缺陷类别。与现有技术相比，本发明能够有效缓解产品表面缺陷识别领域的样本稀缺、训练样本分布不平衡及多尺度目标识别等问题，具有准确性高以及鲁棒性高的优点。