基于特征级异常合成及重建的工业图像异常检测方法及系统

本发明公开了基于特征级异常合成及重建的工业图像异常检测方法及系统，方法如下：S1、获取图像，通过预训练网络提取多尺度局部特征；S2、将不同尺度的特征调整为统一尺寸，连接统一尺寸的特征，得到特征图；S3、通过特征适配，将S2的特征图转移到目标域，得到新的特征图；S4、向S3得到的特征图中添加噪声，得到模拟异常的特征图；S5、将S4得到特征图输入至特征重建网络，将其重建特征为不含异常的特征；S6、通过添加噪声前和重建后的特征图差异计算损失，根据损失值训练特征重建网络；S7、采用训练后的网络重建特征，根据特征重建前后的差异获得分割图。本发明解决了现有的异常检测方法计算成本高、合成异常不真实和重建异常区域的问题。