针对无人机在线喷涂绝缘子RTV涂层的问题，提出一种基于计算机视觉和深度学习模型的喷涂质量评价方法。构建语义分割模型提取图像中绝缘子RTV喷涂区域，将提取的区域进行网格划分生成子图像块，再将每个图像块送入神经网络分类模型进行缺陷检测和分类，最后结合模糊评价手段，按照各类子图像块所占的面积比例来生成评定分数，实现喷涂质量的评价。经实验验证，所提方法能准确有效地检测喷涂缺陷，生成的评价结果符合运检标准，满足实际生产需要。
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