基于层次化多模扩散与多尺度分组卷积的保温杯表面缺陷检测

方法研究

摘要

杯壶生产企业对保温杯表面缺陷视觉检测技术及装备需求迫切，但现有的视觉

检测算法仍存在漏检率、误检率高等问题。保温杯表面缺陷复杂、形态各异，兼具

多形态、多尺度的特征，且杯体形状影响成像质量，加之缺陷位置不可预测，采用

传统机器视觉的方法，难以实现对所有缺陷的可靠检出。采用深度学习的方法有望

通过训练和学习，不断适应未知缺陷类型的检测，提高检测可靠性。遗憾的是，