基于机器视觉的塑料制品表面缺陷检测方法

本发明涉及机器视觉检测技术领域，具体公开了基于机器视觉的塑料制品表面缺陷检测方法，通过工业相机获取多曝光图像序列，并融合生成高动态范围图像，同时提取其希尔伯特‑黄变换的本征模态函数分量作为频域特征；构建带有频域特征注入机制的U‑Net生成器，结合空间域与频域双重约束损失函数及注意力机制优化特征融合；采用主辅双判别器结构进行对抗训练，通过对重构图像计算空间域差异图与频域异常评分，经双通道一致性校验后定位缺陷区域；最终结合材料力学特性过滤伪缺陷，并生成包含空间置信度、频域置信度与综合风险等级的分级检测报告。