一种基于神经网络的电能表外观缺陷检测方法及系统

本发明公开了一种基于神经网络的电能表外观缺陷检测方法及系统。本发明的电能表外观缺陷检测方法，包括：获取电能表外观的原始图像数据，并对原始图像数据进行预处理以及增强处理，得到增强处理后的图像数据；构建多层卷积神经网络作为特征提取器，提取增强处理后的图像数据中不同层次的视觉特征，再进行特征融合处理，得到融合后的特征数据，对融合后的特征数据进行分析，实现电能表外观缺陷的分类与定位，达到电能表外观缺陷检测的目的。本发明能够有效提取出微小且复杂的外观缺陷，使得后续的检测能够更加准确地识别细微缺陷；本发明将不同层次的视觉特征进行融合，提升了对复杂外观缺陷的检测精度和泛化能力。