简介： 本发明公开了一种基于工业内窥镜的无损检测方法及系统，该方法包括步骤一、获取设备检测图像，对所述图像进行预处理，获取设备检测图像样本；步骤二、对图像样本的信息标注，提取缺陷特征，构建深度学习模型，并使用训练样本进行训练，得到缺陷识别模型；步骤三、利用工业内窥镜检测获取待检测设备内部图像，并输入到设备缺陷识别模型中，对缺陷识别分析，并对缺陷部位进行标注，识别出缺陷时进行自动声光报警。本发明中采用该方法可代替检验员肉眼浏览图片来完成缺陷识别，解决人工判别缺陷对微小缺陷和色差不明显缺陷不敏感、易漏检微弱缺陷、长时间检测视觉疲劳、劳动强度大、缺陷检测效率较低、对人员主观经验要求高等问题，提高工业管道内窥镜的检测精度和效率。