汽车零部件缺陷识别方法、系统、计算机设备和存储介质

本发明公开了一种汽车零部件缺陷识别方法、系统、计算机设备和存储介质，通过将原始图像进行离散傅里叶变换来获得高频结构特征图像，为了解决工业缺陷检测中训练样本受限的问题，通过将原始图像中目标高频结构特征融合到缺陷的原始特征中，丰富了目标的特征表达，这使得深度学习模型能够用更少的训练样本充分学习缺陷目标的特征表达，从而提高已知类别的分类性能，获得的缺陷特征向量会通过基于高频结构特征融合增强和类互信息约束的汽车零部件缺陷识别方法中的全连接分类网络进行已知类类别的预测，并对输入样本数据是否属于未知类进行判别，最终实现工业缺陷检测中精准的缺陷检测与未知缺陷识别。