本發(fā)明公開了一種基于蒸餾學(xué)習(xí)機(jī)制的瑕疵檢測(cè)裝置、方法、存儲(chǔ)介質(zhì)，本發(fā)明根據(jù)設(shè)計(jì)構(gòu)建老師模型和學(xué)生模型，其結(jié)構(gòu)上保持一致，但老師模型的網(wǎng)絡(luò)層復(fù)雜度大于學(xué)生模型，然后通過(guò)在中間層添加特征信息嫁接模塊加快學(xué)生模型的學(xué)習(xí)進(jìn)度和檢測(cè)精度，最后使用損失函數(shù)計(jì)算損失值優(yōu)化模型參數(shù)。所述的特征信息嫁接模塊通過(guò)計(jì)算出老師模型與學(xué)生模型之間特征信息差異值，選擇是否將計(jì)算出的融合特征信息嫁接到學(xué)生模型中，從而提高學(xué)生模型對(duì)老師模型的模仿能力。本發(fā)明通過(guò)利用蒸餾學(xué)習(xí)機(jī)制搭建出老師模型和學(xué)生模型，然后在雙支網(wǎng)絡(luò)中間層中引入了特征信息嫁接模塊，優(yōu)化學(xué)生模型的表達(dá)能力，加速學(xué)生模型的學(xué)習(xí)過(guò)程，提高學(xué)生模型的檢測(cè)精度。