在一般工业场景中，利用度量学习和视觉基础模型探索小样本缺陷分割技术

《Optics & Laser Technology》：Exploring few-shot defect segmentation in general industrial scenarios with metric learning and vision foundation models

工业缺陷分割在缺乏训练样本的情况下采用少样本语义分割（FSS）方法。本文构建了一个包含9类缺陷的工业物体数据集，系统评估了基于元学习的FSS方法和视觉基础模型（VFM）的FDS性能。提出融合特征匹配与FastSAM的FM-SAM方法，在效率上优于传统方法，同时发现SAM2的视频跟踪模式可直接实现高效缺陷分割。研究揭示了工业场景下传统方法局限性，并验证了VFM在少样本条件下的潜力。

　　工业缺陷分割是制造业质量控制中的关键环节，广泛应用于产品检测和质量评估。随着工业自动化程度的提高，对产品缺陷的识别需求也日益增长。然而，在实际工业应用中，由于缺陷样本的获取成本高、数量有限，传统监督学习方法面临严重的训练数据不足问题。因此，少样本语义分割（Few-Shot Semantic Segmentation, FSS）作为一种新兴的解决方案，逐渐受到关注。FSS的核心思想是通过少量标注的样本（支持集）来实现对新型目标（查询集）的分割任务，这种方法在工业场景中具有显著的价值。

尽管FSS在理论上为工业缺陷检测提供了新的思路，但目前的研究大多集中在简单的纹理缺陷上，缺乏对复杂工业产品的全面探索。这导致现有方法在面对多样化的缺陷类型和更复杂的工业对象时表现不佳。为此，本文提出了一种新的方法，旨在解决这一问题。首先，我们构建了一个新的真实工业场景下的缺陷分割数据集，该数据集包含多种缺陷类型，并提供像素级别的标注。其次，我们对现有的一些数据集进行了重新组织，以建立一个更加全面的少样本缺陷分割（Few-Shot Defect Segmentation, FDS）基准。通过这一基准，我们系统评估了基于度量学习的FSS方法，包括基于元学习和基于视觉基础模型（Vision Foundation Models, VFM）的方法。

在研究过程中，我们发现基于元学习的方法在处理工业缺陷分割任务时存在一定的局限性。这类方法通常需要大量的领域内训练样本，以构建有效的学习任务。然而，对于大多数工业场景而言，这种样本数量是不现实的。例如，常用的FSS基准数据集如PASCAL-5i和COCO-20i提供了数万张图像作为基础样本，这些数量在工业生产中难以达到。此外，基于元学习的方法在面对复杂对象时往往表现欠佳，无法准确分割具有高度复杂性的工业产品。

相比之下，基于视觉基础模型的方法在工业缺陷分割任务中展现出更大的潜力。这类方法利用强大的表示模型和零样本分割模型，可以在无需额外训练的情况下实现有效的分割。然而，目前的研究主要集中在自然图像和医学图像领域，对工业缺陷分割的探索相对较少。此外，工业生产对效率有较高要求，而许多大型VFM模型在计算资源和处理速度上存在瓶颈，这限制了它们在工业场景中的广泛应用。

为了弥补这一空白，本文提出了一种全新的基于特征匹配的FDS方法，称为FM-SAM。该方法结合了FastSAM模型进行优化，能够在不依赖额外训练样本的情况下实现高效的缺陷分割。实验结果显示，FM-SAM在分割效率方面表现出色，同时在分割准确性上也具备一定的竞争力。此外，我们还发现，SAM2模型的视频跟踪模式可以直接用于工业缺陷分割任务，无需额外的训练或调整，显示出在端到端分割方面的潜力。

本文的研究成果不仅为工业缺陷分割提供了新的方法，也为相关领域的研究奠定了基础。我们构建的数据集和提出的模型，为后续研究提供了重要的参考和实验基础。通过系统评估不同方法在工业场景下的表现，我们希望推动FDS技术的发展，使其更好地适应工业生产的需求。此外，本文还探讨了数据集的不平衡问题，指出当前的工业缺陷分割数据集主要集中在纹理缺陷上，而对对象缺陷的覆盖不足，这可能会影响模型的泛化能力。

在实际应用中，工业缺陷分割不仅需要高精度的分割结果，还需要高效的计算资源和快速的处理速度。因此，本文提出的方法在兼顾精度和效率方面具有重要意义。FM-SAM方法通过特征匹配机制，能够有效提取缺陷的特征信息，并结合FastSAM模型进行优化，从而实现更精确的分割。而SAM2模型的视频跟踪模式则通过其强大的模型结构和高效的处理能力，能够在无需额外训练的情况下实现准确的缺陷分割。

本文的研究还发现，基于度量学习的FSS方法在处理工业缺陷分割任务时，需要考虑数据的多样性和领域适应性。我们通过实验验证了不同数据利用策略对FDS任务的影响，发现合理的数据选择和处理方式能够显著提升模型的性能。此外，我们还探讨了不同模型在工业场景下的表现，发现基于VFM的方法在处理复杂缺陷时具有更好的适应性和准确性。

总之，本文通过构建新的数据集和提出新的方法，为工业缺陷分割任务提供了新的思路和技术支持。我们相信，随着工业自动化和智能制造的发展，FDS技术将在未来的工业质量控制中发挥越来越重要的作用。本文的研究成果不仅为相关领域的研究提供了基础，也为实际工业应用提供了可行的解决方案。通过进一步的研究和探索，我们希望推动FDS技术的发展，使其更好地服务于工业生产的需求。