一种基于边缘引导的工业表面缺陷异常检测方法

一种基于边缘引导的工业表面缺陷异常检测方法，包括以下步骤；1)对工厂生产的工业零件进行正样本采集以获取训练样本；2)对获取的正样本图像进行数据预处理，随机在图像上添加柏林噪声，生成合成负样本，利用样本对作为模型训练的输入；3)使用E2TS‑Seg对获取的样本进行模型训练，使其精确分割指定工业产品的伪异常区域；4)将训练后的模型对待检测的工业产品进行异常检测筛查。相比传统人工检测，本方法在检测精度、效率和适应性方面具有显著优势，可满足工业产线对亚毫米级缺陷实时检测的需求，为智能制造质量管控提供了可靠的技术支持。