一种面向工业质检的双分支重构式图像异常检测方法

本发明涉及一种面向工业质检的双分支重构式图像异常检测方法，属于异常检测领域。该方法包括以下步骤：1)对原始工业图像进行伪异常合成，构建包含异常特征的训练样本；2)采用预训练的特征提取网络，对伪异常样本与正常样本分别进行特征提取；3)使用Butterworth高通滤波器提取伪异常样本的高频成分；4)构建双分支重构网络，分别对伪异常特征和高频成分进行重构，并以正常样本特征分布为目标，实现伪异常数据的特征对齐与重构；5)通过与多种现有方法对比实验，验证所提方法在异常检测任务中的有效性。本发明的创新点在于提出一种新的伪异常数据生成机制，并设计空间与高频双分支重构网络，显著提升工业质检中结构与逻辑异常的检测能力。