一种基于机器视觉的变压器部件损坏识别方法及系统

本发明公开了一种基于机器视觉的变压器部件损坏识别方法及系统，方法包括以下步骤：S1.获取由机器视觉设备采集的变压器部件图像，并进行预处理；S2.采用改进的VGG‑net网络模型对预处理后的变压器图像进行特征提取；S3.通过预训练的YOLOv8目标检测模型对预处理后的变压器部件图像以及改进的VGG‑net网络模型提取到的特征进行处理，输出变压器部件损坏情况及其位置信息。本发明的方法通过改进的VGG‑net网络模型和YOLOv8目标检测模型，实现了对变压器部件损坏情况的自动、高效、准确识别，不但在数据采集、数据预处理、特征提取和损坏识别等各个环节进行了优化和改进，还提高了识别的准确性和可靠性，具有广阔的应用前景。