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申请/专利权人：武夷学院

摘要：本发明涉及一种基于反向蒸馏和辅助分割的工件缺陷检测方法，属于工件缺陷检测领域。所述方法，首先利用人工合成的缺陷图像，通过反向蒸馏增强学生网络对缺陷的敏感性；其次，设计一个差异指导同步模块，以减轻背景噪声干扰；最后，使用端到端的语义分割网络进行辅助分割，通过最小化分割预测损失来优化模型参数，使其有针对性地学习图像的关键特征以忽略背景噪声。本发明方法能够在复杂背景下取得优异的工件缺陷检测和定位的性能。

主权项：1.一种基于反向蒸馏和辅助分割的工件缺陷检测方法，其特征在于，包括：将正常图像采用分形异常生成的方法制造伪缺陷图像和相应的掩码图像；将正常图像和伪缺陷图像送入工件缺陷检测模型进行训练，得到能够区分正常图像和缺陷图像且能够定位缺陷图像中缺陷位置的工件缺陷检测模型；基于训练后的工件缺陷检测模型实现待检测输入图像的工件缺陷检测和缺陷定位；所述工件缺陷检测模型包括冻结权重的预训练教师编码器、多尺度特征融合模块、学生解码器、差异指导同步模块和端到端的语义分割网络；所述工件缺陷检测模型的训练过程具体如下：（1）反向蒸馏：对于输入的正常图像Xnor、伪缺陷图像Xdefect，通过冻结权重的预训练教师编码器进行特征提取得到多尺度教师特征；将多尺度教师特征输入至多尺度特征融合模块中进行多尺度特征融合，得到多尺度融合特征，并通过残差模块将高维特征投影到低维的特征空间中获得紧凑的低维嵌入特征，而后经过使用冻结权重的预训练教师编码器的反向结构作为学生解码器得到多尺度学生特征；对于教师特征和学生特征，计算其沿着通道维度的余弦相似度作为反向蒸馏损失；当输入图像是正常图像时，学生解码器在反向蒸馏损失的指导下重构正常图像特征，以在训练过程中模仿冻结权重的预训练教师编码器对正常图像的特征提取能力；（2）辅助分割：利用伪缺陷图像Xdefect和相应的掩码图像Mask，通过设计一个差异指导同步模块在学生特征上应用自适应差异权重和余弦差异注意力，得到学生特征的加权注意力特征；引入一个端到端的语义分割网络对学生特征的加权注意力特征进行缺陷分割，得到分割预测图像，计算伪缺陷图像相应的掩码图像和分割预测图像的分割预测损失，然后通过反向传播更新工件缺陷检测模型参数，得到能够区分正常图像和缺陷图像且能够定位缺陷图像中缺陷位置的工件缺陷检测模型。

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