本發(fā)明公開了一種基于輕卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的電力電纜破損圖像檢測(cè)方法，包括采樣訓(xùn)練階段和測(cè)試階段：對(duì)原始圖片進(jìn)行采樣得到樣本庫(kù)，利用樣本數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)輕卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，將待檢測(cè)圖像分塊按序輸入訓(xùn)練完成的網(wǎng)絡(luò)，得到破損檢測(cè)結(jié)果。本發(fā)明構(gòu)造的輕卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類器，提高了檢測(cè)的精度和速度。本發(fā)明涉及到的方法對(duì)測(cè)試條件要求低，以電纜表面圖像為分析對(duì)象，實(shí)地、隨時(shí)地?zé)o接觸地實(shí)施，且能夠極大程度地抑制光線、陰影、灰塵和水漬等其他因素的干擾，無須預(yù)處理，能實(shí)現(xiàn)高效、無損和快速地大規(guī)模電纜外表面破損檢測(cè)，魯棒性好，對(duì)電纜表面各種異常損傷均能正確檢測(cè)，實(shí)用價(jià)值高。