融合多尺度特征的知识蒸馏工业缺陷检测算法

来源：计算机工程与应用杂志2025年第21期北京时间：

作者：王玲, 王明慧, 王鹏, 白燕娥

单位：长春理工大学 计算机科学技术学院，长春 130022

摘要：随着工业生产线自动化程度的提高，企业对产品质量的要求逐渐严格，缺陷检测成为辅助自动化生产的一项重要任务。然而由于部分工业产品结构复杂，生产过程中可能出现各种未知类型的缺陷，且缺陷样本难以获取，使得工业缺陷检测仍具有一定的挑战性。为了提高结构类型工业缺陷的检测效果，提出融合多尺度特征的知识蒸馏工业缺陷检测算法MSFFKD_DD。提出人工合成异常模块SAM_AB，使用正常样本图像生成伪缺陷样本图像，模拟未知类型的缺陷，在知识蒸馏过程中引入伪缺陷特征，使算法具备更强的缺陷检测能力；设计特征融合模块MSFFM，通过融合浅层特征和深层特征，增强算法对产品细节特征的提取能力，同时在损失函数中引入SSIM损失，提高对具有复杂结构工业产品缺陷的分割精度。在工业数据集MVTec AD上进行实验，MSFFKD_DD算法的图像级AUROC、像素级AUROC和AUCPRO分别达到98.4%、97.2%和95.1%，有效提升了结构类型工业缺陷检测的准确率和分割精度。

关键词：缺陷检测,工业缺陷,多尺度特征,知识蒸馏