一种基于深度学习的电表外观缺陷检测方法及装置

本发明涉及一种基于深度学习的电表外观缺陷检测方法及装置，属于图像处理和深度学习领域。所述方法通过采集标准电表图片生成字符模板，利用图像旋转矫正技术处理待检测电表图片，确保字符区域水平；使用深度学习模型识别待检测电表图片中的字符，并通过注册字符模板实现检测区域对齐；最后基于模板字符图像对当前待检测字符图像进行字符缺陷检测并输出检测结果，所述字符缺陷检测具体是通过图像匹配和相似度计算判断字符的完整性。本发明提供了一种高效、精确的电表缺陷检测方案，能够满足工业生产中的质量检测需求，具有广泛的应用前景。