【摘 要】
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表面缺陷视觉检测是产品质检重要环节之一，而实际工业应用中，往往存在表面缺陷样本少、需要大量标注样本等问题。为此，将注意力机制引入Resnet50网络，提出一种基于正样本的产品表面缺陷视觉检测方法。首先，利用预训练网络Resnet50＿CBAM学习到包含来自不同语义层和分辨率信息的嵌入向量，并利用多元高斯参数表示图片正常特征；其次，将缺陷图像输入到预训练网络Resnet50＿CBAM，获得相应的嵌入
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（51975206）；
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表面缺陷视觉检测是产品质检重要环节之一，而实际工业应用中，往往存在表面缺陷样本少、需要大量标注样本等问题。为此，将注意力机制引入Resnet50网络，提出一种基于正样本的产品表面缺陷视觉检测方法。首先，利用预训练网络Resnet50＿CBAM学习到包含来自不同语义层和分辨率信息的嵌入向量，并利用多元高斯参数表示图片正常特征；其次，将缺陷图像输入到预训练网络Resnet50＿CBAM，获得相应的嵌入向量和多元高斯参数；最后，采用马氏距离计算整张缺陷图像所有像素点的缺陷分数图，实现基于像素级的缺陷区域定位。实验数据集验证结果表明，与已有方法相比，所提方法需要的正常样本更少且检测精度更高，从而可以有效解决少样本的产品缺陷视觉检测难题。
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