一种基于自适应图像分割网络的表面缺陷检测方法

本发明公开了一种基于自适应图像分割网络的表面缺陷检测方法，属于机械工程与计算机视觉的交叉领域，包括以下步骤：S1、将主表面缺陷图像输入MSDC模块，通过提取多层次特征，生成缺陷特征；S2、将缺陷特征输入DACG模块，充分融合像素周围的全局和局部上下文信息，从而定位缺陷位置，得到具有清晰的分割边界的第二输出特征；S3、将第二输出特征输入ACP模块，预测缺陷类别，完成二值图像的缺陷检测。MSDC模块、DACG模块和ACP模块能够根据输入数据的特性自动调整其行为或参数，以更好地处理不同大小和类型的表面缺陷，有效解决了现有技术中特征提取不完整和上下文信息缺失的问题，提高了表面缺陷检测的准确性和效率。