正负样本差异特征双径向融合的自监督缺陷检测方法

作     者：高港 魏利胜 朱圣博 

作者机构：安徽工程大学电气工程学院 

出 版 物：《电子测量与仪器学报》 (Journal of Electronic Measurement and Instrumentation)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基　　金：安徽省教育厅自然科学研究重大基金资助项目(KJ2020ZD39) 安徽省检测技术与节能装置重点实验室开放基金项目(DTESD2020A02) 

主　　题：缺陷检测 合成负样本 CA PANet 加权损失 

摘      要：针对纹理图像表面划痕、裂纹等缺陷不规则、随机分布，导致缺陷检测准确率低的问题，研究一种基于正负样本差异特征双径向融合的自监督缺陷检测方法。首先，采用Otsu阈值分割提取图像前景信息，并以DTD数据集中的纹理图像或数据增强后的正样本叠加Perlin噪声，对正样本图像进行缺陷模拟以合成负样本;然后，利用正负样本经编码器输出的中间特征，计算均方误差进行特征匹配，结合坐标注意力(Coordinate Attention， CA)和双径向路径聚合网络(Path Aggregation Network， PANet)加强匹配特征的信息融合;最后，将融合特征与编码器输出的低层和高层特征一同输入解码器，优化调整Focal、L1和Dice损失函数权重，实现对缺陷掩码更精准的预测。实验显示，所提模型在MVTec AD数据集纹理类别上的平均图像级、像素级AUROC分别达到了0.995、0.968，相较于其他缺陷检测模型，分类和分割准确率均有提升，表明所提方法在纹理缺陷检测方面的有效性。