一种基于智能机器人的绝缘子检测方法及系统

本发明公开了一种基于智能机器人的绝缘子检测方法及系统，涉及图像检测领域，包括：通过搭载可见光与红外相机的巡检机器人采集图像，采用融合Retinex‑HSV的动态校正算法处理可见光图像，并利用SURF特征点与RANSAC算法实现多光谱图像配准融合；基于改进的Mask R‑CNN网络实现绝缘子精准分割，进而层级化提取表面污秽、结构裂纹和芯棒劣化等缺陷特征；最后通过D‑S证据理论融合多特征生成缺陷综合概率，超过阈值时自动告警。本发明的优点在于：通过多光谱图像自适应采集、Retinex‑HSV动态校正与SURF‑RANSAC融合提升数据质量，结合轻量化Mask R‑CNN分割与D‑S证据理论多特征决策，实现了输电线路绝缘子高效精准的全自动缺陷检测。