一种基于机器视觉的电力部件缺陷识别方法

本发明提出了一种基于机器视觉的电力部件缺陷识别方法，涉及计算机视觉领域，本发明提出了电力部件缺陷识别流程，包括获取电力部件缺陷图像、制作电力部件缺陷训练数据集、构建谱空间卷积模块SSC、构建引导光谱模块GS、构建调制前反馈网络MFFN、构建变换器块、构建高光谱去噪模块、构建并训练机器视觉电力部件缺陷检测模型和电力部件缺陷图像检测。本发明提出了高光谱去噪模块，包含谱空间卷积模块、引导光谱模块和调制前反馈网络，谱空间卷积模块可提取更多空间谱相关特征；引导光谱模块具有识别全局光谱相关性的能力，而且保持了线性复杂性；调制前反馈网络可以加强更多信息区域的激活，从而进一步增强聚合特征。