一种基于触觉反馈的表面缺陷检测模型及其构建方法、检测方法

本发明属于产品表面缺陷检测技术领域，并具体公开了一种基于触觉反馈的表面缺陷检测模型及其构建方法、检测方法，其包括：通过产品表面触觉信号及其缺陷类别标签对卷积神经网络模型进行训练，该卷积神经网络模型包括特征提取器和分类器，训练时：特征提取器的输入是产品表面触觉信号及其缺陷类别标签，其采用类引导的对比学习策略，从触觉信号中提取能够区分信号类别的辨别性特征并压缩为表示向量输出；分类器的输入是表示向量及对应缺陷类别标签，输出检测的缺陷类别；以训练好的卷积神经网络模型作为表面缺陷检测模型。本发明可实现产品表面细微缺陷的自动检测，可以检测10微米级的细微缺陷，检测结果更加准确。