基于图像数据增强的汽车涂装表面缺陷检测方法及装置

本发明公开了一种基于图像数据增强的汽车涂装表面缺陷检测方法及装置，涉及汽车制造领域，通过收集汽车涂装表面缺陷图像数据集C1，通过基于泊松融合的缺陷图像生成算法对其进行数据增强，得到数据集C2，然后构建改进的YOLOv8检测模型，用C2f‑Star模块替换原C2f模块；将自定义的CGAFusion模块置于每个YOLOv8Detect模块前，融合高低级特征。使用数据集C2训练模型并确定参数，得到改进的检测模型。接着收集涂装线现场视频流V1，调整帧率后进行检测，定义置信度阈值判断帧是否存在缺陷，对置信度附近的帧结合前后帧综合判断，并构建缺陷知识图谱。该方法及装置有效解决了样本稀缺、数据不平衡、复杂背景下缺陷检测困难问题。