本发明公开了一种用于列车闸片部件异常检测的方法，步骤如下：步骤一、将采集到的闸片数据进行图像预处理；步骤二、利用Yo l oV4‑t i ny目标检测模型加载训练好的权重文件，对闸片图片进行钩子部件定位以及销子部件的异常检测，Yo l oV4‑t i ny目标检测模型对销子进行一步到位检测并输出检测结果；步骤三、同时利用Yo l oV4‑t i ny目标检测模型对钩子部件定位，将钩子部件区域截出，再使用改进的OC‑CNN异常检测网络对钩子截图进行检测；步骤四、通过OC‑CNN检测钩子截图得到异常分数，判断钩子是否存在异常并输出检测结果；步骤五、综合Yo l oV4‑t i ny以及改进OC‑CNN的检测结果，得到整个闸片的详细异常信息。本发明Yo l oV4‑t i ny与OC‑CNN组成一个完整的闸片异常检测模型，能够快速，准确，高效完成闸片的异常检测。