一种基于深度学习的工业缺陷图像生成系统和方法

本发明提供了一种基于深度学习的工业缺陷图像生成系统和方法，涉及人工智能技术领域。通过在缺陷图像生成模块中集成有缺陷形态自适应模块、物理属性调制模块和多机制融合模块；基于预先构建的生成网络模型根据缺陷类型标签动态选择特征提取单元，生成缺陷特征图；基于物理属性向量生成仿射变换参数，对生成网络模型中间层的缺陷特征图进行逐通道线性调制，使生成网络模型最终生成的多尺度缺陷特征图中包含指定的缺陷类型特征和物理属性特征；将多尺度缺陷特征图与无缺陷背景图进行融合得到融合后的缺陷图像。解决了现有技术中工业缺陷图像生成真实感不足、可控性差、融合效果不佳的问题，可用于工业视觉检测的数据增强，提升下游模型性能。