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本发明公开了一种基于知识引导可微调的工件缺陷定位方法和装置，涉及工业检测技术领域，方法包括：采用工件正常图像集训练确定目标残差流模型；基于目标残差流模型构建初始知识引导边缘细化网络，并采用工件正常图像集和工件伪缺陷图像集训练确定目标知识引导边缘细化网络；基于各工件难检缺陷图像的难检图像特征构建难检缺陷知识库；根据待测工件图像和难检缺陷知识库确定疑似缺陷区域图像特征和缺陷先验知识；通过目标知识引导边缘细化网络，采用疑似缺陷区域图像特征结合缺陷先验知识进行对待测工件图像的困难样本微调，并基于目标残差流模型对待测工件图像进行纹理结构异常特征增强，输出工件缺陷定位图像。整体上提升了工件缺陷定位准确度。

本发明公开了一种基于特征聚焦细化的表面缺陷检测方法和系统，涉及缺陷检测技术领域，方法包括：目标特征聚焦细化缺陷检测模型包括目标边缘聚焦特征提取网络、目标复用融合语义网络、目标语义‑通道‑空间加权细化网络和目标检测层；通过目标边缘聚焦特征提取网络基于待检测图像输出多个缺陷边缘多尺度聚焦特征向量；将各缺陷边缘多尺度聚焦特征向量输入目标复用融合语义网络对应生成多个复用融合语义特征；采用目标语义‑通道‑空间加权细化网络基于各复用融合语义特征对应确定多个语义‑通道‑空间加权细化特征；通过目标检测层基于各语义‑通道‑空间加权细化特征输出待检测图像的缺陷检测结果。提高了小目标缺陷检测精度。