一种多尺度可解释深度学习的微米级表面缺陷检测方法

本发明公开了一种多尺度可解释深度学习的微米级表面缺陷检测方法，涉及工业机器人精密控制技术领域。本发明通过多光谱图像采集、多尺度特征提取、跨尺度注意力机制融合、Grad‑CAM可解释性验证以及边缘设备优化部署等技术手段，形成了一种高效、精准且可解释的微米级表面缺陷检测方法，以解决微米级缺陷检测中精度不足和可解释性差的问题。本发明精度高、可解释性强，适用于高精度工业检测场景。