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本发明提供一种单端子线的缺陷检测方法和系统，包括获取单端子线的输入图像，基于阈值分割算法结合形态学操作算法对所述输入图像进行单端子线的矫直，消除姿态偏差，根据高分辨率通道聚合网络结构对矫正后的所述输入图像进行特征提取，并基于YOLO神经网络模型对提取的图像特征进行识别，对所述单端子线的缺陷进行检测；对单端子线的图像进行姿态调整之后，基于高分辨率通道聚合网络结构和YOLO神经网络模型进行图像识别，可以精确识别图像中的小目标，提高单端子线的缺陷检测精度。

本发明提供一种线束排序的识别方法和系统，包括获取线束的RGB彩色图像，对所述RGB彩色图像的每个像素点的RGB值通过L2范数进行归一化处理，得到归一化RGB分量，将所述归一化RGB分量和亮度分量作为每个像素点的四维特征向量，基于每个像素点的四维特征向量对所述RGB彩色图像进行识别，确定线束的排序；引入L2范数消除光照强度对像素的影响，单独设置强度分量，构建每个像素点的四维特征向量，可以实现线束图像的精准识别，进而准确识别线束的排列顺序。