多分支自学习缺陷检测方法、装置、设备及存储介质

本发明公开了一种多分支自学习缺陷检测方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机视觉技术领域，包括：在工件连续移动过程中采集多帧图像；对多帧图像进行运动补偿和光照校正，得到对齐后的多帧图像；对对齐后的多帧图像中的目标像素邻域构建时序一致性张量；基于时序一致性张量，通过双分支网络输出目标像素邻域的缺陷一致性得分和模型不确定度得分；按预设权重系数对缺陷一致性得分和模型不确定度得分进行加权求和处理得到最终缺陷判定得分；将最终缺陷判定得分与动态缺陷判定阈值进行比较，确定目标像素邻域是否为缺陷区域，能够在复杂生产环境中有效应对抖动、光照变化等干扰因素，提升检测的准确性和实时性。