一种音频器件壳体无监督缺陷检测方法及系统

本发明公开了一种音频器件壳体无监督缺陷检测方法及系统，属于工业机器视觉和无监督深度学习技术领域，该方法对壳体图像进行仿射校正、归一化互相关模板匹配、光照均衡、非锐化增强和面积插值降采样；构建包括固定教师网络、嵌入卷积块注意力模块的学生网络及自编码器的改进EfficientAD模型，仅采用正常样本训练，并利用均方误差—结构相似性联合损失约束自编码器；对师生网络的局部结构异常图和自编码器的全局逻辑异常图进行融合，生成异常热力图，提取缺陷轮廓、坐标和面积。本发明能够兼顾微小表面缺陷与丝印逻辑异常检测，降低光照及纹理变化造成的误报。