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测控技术
综述2025年第44卷第9期1·
基于无监督学习的表面缺陷检测算法研究综述
赵艳涛1*，杨春宝，徐云山²，修杰辰
（1.中国航空工业集团哈尔滨飞机工业集团有限责任公司，黑龙江哈尔滨150066；
2.中国人民解放军95960部队，陕西西安710089）
摘要：随着智能制造技术的发展，工业表面缺陷检测需求日益迫切，传统人工目检和基于手工特征的图
像处理方法存在效率低、误检率高、通用性差等缺陷。尽管深度学习技术显著提升了检测性能，但监督
学习方法仍面临缺陷样本稀缺导致的标注数据不足和类别分布敏感这两大挑战。因此，无监督缺陷检
测技术成为研究热点。系统梳理了基于表示和基于重构的2类无监督缺陷检测算法，从算法原理、技术
演进和应用效果等维度进行了对比分析，特别针对航空制造等高端工业领域面临的检测难题,探讨了轻
量化建模、多尺度特征融合等解决方案的应用前景，为工业质检领域的智能化升级提供了理论参考和技
术指导。
关键词：表面缺陷检测；无监督学习；无损检测；图像处理
中图分类号：TP183文献标志码：A文章编号：1000-8829(2025)09-0001-08
doi:10.19708/j.ckjs.2025.08.244
ReviewofSurfaceDefectDetectionAlgorithmsBasedonUnsupervisedLearning
ZHAOYantao*,YANGChunbao,XUYunshan,XIUJiechen
(1.AVICHarbinAircraftIndustryGroupCo.,Ltd.,Harbin150066,China;
2.Unit95960ofthePLA,Xian710089,China)
Abstract:Withthedevelopmentofintelligentmanufacturing,thedemandforindustrialsurfacedefectdetection
isbecomingincreasinglyurgent.Traditionalmanualvisualinspectionandimageprocessingmethodsbasedon
manualfeatureshaveshortcomingssuchaslowefficiency,highfalsedetectionrate,andpooruniversality.Al-
thoughdeeplearningtechnologieshavesignificantlyimproveddetectionperformance,supervisedlearningmeth-
odsstillfacetwomajorchallenges:insufficientannotateddataduetothescarcityofdefectsamplesandsensi-
tivitytoclassdistribution.Therefore,unsuperviseddefectdetectiontechnologyhasbecomearesearchhotspot.
Twotypesofunsuperviseddefectdetectionalgorithmsbasedonrepresentationandreconstructionaresystemati-
callysortedout,andcompared
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