基于MAE预训练的深度学习缺陷检测网络研究

目前，自动光学检测（AutomatedOpticalInspection,AOI）技术已经应用于各个工业领域，但是传统的AOI缺陷检测算法已经不能满足复杂的工业缺陷检测需求。随着深度学习的发展，表面缺陷检测作为深度学习的一个分支，受到人们越来越广泛的关注。笔者在研究缺陷检测的难点之后提出了基于掩码自编码器（MaskedAutoEncoder,MAE）预训练方式的两阶段深度学习表面缺陷检测网络。首先介绍了相关的缺陷检测网络，其次阐述了所提两阶段缺陷检测网络的结构，最后通过多组对比实验检验模型的性能。