小样本故障图像检测方法、系统、设备及存储介质

本发明公开了一种小样本故障图像检测方法、系统、设备及存储介质，它们是相互对应的方案，方案中：通过变分量化生成对抗网络生成高质量的无缺陷样本，结合潜在空间的均值和方差调整，能够生成更加多样化的无缺陷图像，同时，通过对齐处理保持生成图像与实际分布的高度一致性，避免传统生成方法中因模式崩溃导致的单一化样本问题；并且，将生成的多样化的无缺陷图像样本与收集的多样化的缺陷样本组合，形成增强样本集合，并训练异常图像检测模型，结合深度学习模型提高异常检测能力，具备实时性与高鲁棒性，满足工业场景下多样化、复杂化的缺陷检测需求；相比传统深度学习方法，本发明无需依赖大量标注样本，能够更快速地部署于实际工业场景。