基于计算机视觉的注塑产品缺陷检测方法及系统

本申请公开了一种基于计算机视觉的注塑产品缺陷检测方法及系统，涉及智能检测领域，其首先通过同步捕获漫反射光和低角度掠射光下的产品表面图像。接着，采用双流卷积自编码器架构，利用无缺陷样本训练两个分支网络，使其学习正常产品在两种光照条件下的重构能力和潜在特征分布，并通过局部推理进行跨模态对比，提取光照视角间的一致性约束关系。最终，结合双流重构误差与跨模态特征差异系数形成多维度异常评分，使用动态阈值判定缺陷。这种方法无需稀有缺陷标注即可建模表面状态基线，增强了对低对比度和光照敏感缺陷的检测灵敏度，有效识别未知缺陷类型，并提升了对渐变型或复合型缺陷的泛化检测能力。