一种基于多视图特征提取的木板表面缺陷检测方法

本发明提供了一种基于多视图特征提取的木板表面缺陷检测方法，该方法包括：获取木板生产线上多个工业相机采集的图像数据，得到原始图像集；通过轻量化卷积神经网络提取原始图像集中的局部纹理与边缘信息，得到局部特征；通过稀疏图注意力机制对原始图像集中的全局拓扑关系进行建模，得到全局特征；通过通道注意力融合模块对局部特征和全局特征进行动态加权融合，得到最终特征；通过最终特征和预构建的损失函数对初始模型进行优化训练，得到缺陷检测模型。该方法通过并行运用轻量化卷积神经网络和稀疏图注意力机制，并对两种方法输出的特征进行动态加权融合，提升了缺陷检测的精度与效率。