一种基于图像识别的电力设备表面缺陷检测方法及系统

本申请提供一种基于图像识别的电力设备表面缺陷检测方法及系统，所述方法包括：获取电力设备表面的图像数据；从所述图像数据中提取所述电力设备表面的深度信息；基于纹理分析算法，从所述图像数据中提取所述电力设备表面的纹理信息；将所述深度信息与所述纹理信息进行特征融合，获得综合特征向量；将所述综合特征向量输入至预设的缺陷检测模型，以使所述缺陷检测模型对所述综合特征向量进行分类，生成若干缺陷类型和若干缺陷位置，所述缺陷检测模型是基于深度学习模型构建并通过若干历史图像数据训练获得；根据所述若干缺陷类型和若干缺陷位置，在所述图像数据中进行对应标注，生成缺陷检测图像数据，提高电力设备表面缺陷检测的效率和准确性。