弯头异常检测的方法、装置、介质和系统

本申请提供了一种弯头异常检测的方法、装置、介质和系统，该方法包括：采集正常弯头图像，并构建包含正常弯头图像的正常弯头数据集；将正常弯头数据集输入第一神经网络模型，得到正常弯头数据集中每个正常弯头图像对应的第一特征向量；将第一特征向量输入扰动特征发生器，得到每个第一特征向量对应的伪异常特征向量，并将第一特征向量和伪异常特征向量存入训练特征集；将训练特征集输入第一神经网络模型，得到完成训练的第一神经网络模型，并将待检测弯头图像输入完成训练的第一神经网络模型，得到待检测弯头图像的检测结果。本申请解决了现有技术中弯头的缺陷类型多种多样且弯头异常的样本稀少，导致人工进行异常弯头的检验准确率低的问题。