一种基于无监督的工业产品表面缺陷检测方法

本发明公开了一种基于无监督的工业产品表面缺陷检测方法，本发明的技术方案包括：构建一个包含教师网络、去噪学生网络和分割网络的三元协同架构；在训练阶段，利用正常样本和柏林噪声动态合成具有像素级标签的缺陷样本，以一种”自监督”的方式进行训练；通过计算教师网络与学生网络在多个特征层级的差异，并将其输入分割网络，直接输出像素级的缺陷概率图。与现有技术相比，本发明带来的有益效果在于能够支持多类别、多点位产品数据混合训练，极大简化了模型管理与维护成本。其次将缺陷检测转化为像素分割任务，显著提升了检测的鲁棒性和准确性，最后能够整体网络结构与主流分割模型兼容，易于采用TensorRT等工具进行端到端部署和高效加速。