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在基于卷积神经网络的工业表面缺陷检测中,往往将缺陷检测任务视为单任务进行学习。针对单任务学习数据来源单一、样本量缺乏的问题,提出了一种基于多任务特征层共享的表面缺陷检测方法(Feature-shared Multi-task Network, FSMTNet)。该方法首先对原图像数据分别进行高斯滤波和canny算子边缘提取,处理后的两组图像数据和原数据视为三个相关联的任务;三组图像分别输入以AlexNet为主干的网络,通过一种共享单元(Shared unit)进行任务间的特征共享;并在一系列可学习权