一种铜箔缺陷检测方法

本发明涉及图像处理与缺陷检测技术领域，公开了一种铜箔缺陷检测方法，包括以下步骤：S1、数据采集；S2、数据预处理；S3、利用多个深度学习模型提取图像特征，并通过注意力机制增强特征表示能力，融合后得到最终特征向量；S4、基于正常铜箔图像特征，使用主成分分析进行降维，构建正常特征库；S5、对待检测图像提取特征并降维，计算与正常特征库的相似度，与预设阈值比较以判定缺陷；S6、结果输出。通过结合MobileNetV3Large和EfficientNetB0模型进行特征提取，并引入注意力机制增强特征表示能力，显著提高了铜箔缺陷检测的精度，有效减少了漏检和误检现象。