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机器视觉动态检测容易生成模糊图像,研究图像去模糊方法是提高机器视觉检测性能重要手段。端到端图像去模糊方法受庞大数据集以及成对输入要求的制约,SelfDeblur则通过零次学习降低数据集要求,可用于机器视觉动态检测。根据机器视觉动态检测特定应用场景,将SeDeblur应用于非盲去模糊,并改进其损失函数、网络结构以及训练优化方法,实现数据集低要求的端到端图像去模糊。试验表明所述方法图像去模糊质量优于现有方法,无参考指标平均提高34.45%。