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本发明公开了一种结合小波卷积与透视矫正的风力发电叶片表面缺陷检测方法，属于计算机视觉与智能检测技术领域。该方法包括：获取无人机航拍的叶片图像并进行预处理；将图像输入YOLOv11检测网络进行多尺度特征提取，在主干网络中引入坐标CA模块，通过方向编码与通道重标定增强对缺陷区域的特征聚焦；在特征融合层嵌入WTConv小波多尺度卷积模块，以提升跨尺度语义表达与细节纹理感知，采用改进的加权高效IoU损失函数W‑EIoU，对中心距离误差与宽高匹配误差进行动态加权平衡，提高边界框回归的收敛稳定性与定位精度；最终输出叶片缺陷类别及对应边界框。本发明在保证实时检测的前提下，提高了裂纹、剥落等细微缺陷的检测鲁棒性与工程适用性。