基于生成式工业缺陷增广与检测协同方法

本发明公开了一种基于生成式工业缺陷增广与检测协同方法，S10，真实缺陷样本输入到协同优化器，作为初始训练数据；S20，协同优化器将样本送入目标检测器进行训练；S30，目标检测器在训练过程中，输出其对输入样本的预测结果，并计算一个反馈信号；S40，智能生成器接收协同优化器输出的随机噪声向量和反馈信号，定向生成新的缺陷样本；S50，生成的样本被送回协同优化器，构成下一轮训练的数据集；S60，重复步骤S20‑S50，直到检测器性能收敛或达到预设迭代次数。本发明通过协同训练，持续动态地提升检测器在复杂和稀缺缺陷样本上的泛化能力，从而在有限真实样本的条件下，显著提高工业缺陷检测模型的最终性能、鲁棒性和样本效率。