基于深度学习与传统图像处理的PDU组件缺陷检测方法及系统

本发明涉及一种基于深度学习与传统图像处理的PDU组件缺陷检测方法及系统，通过构建深度学习检测子模块与传统图像处理子模块对PDU的缺陷进行识别训练，并采用训练后的两种模块对PDU的不同缺陷进行识别，并通过数据融合增强对难点缺陷的识别能力以及抗干扰能力，本发明通过采用YOLOv8目标检测模型和OpenCV传统图像处理模型进行融合，对PDU缺陷进行检测，实现对螺丝是否缺失、拧到位，铜牌是否缺失，以及端子是否插错、虚插、缺失的自动检测，提高检测效率和准确率。