本发明涉及绝缘子缺陷检测技术，具体涉及基于改进的yolov5的绝缘子缺陷检测方法，包括采集绝缘子图像形成数据集；使用LabelImg标注工具对数据集进行标注；对所采集的图像进行数据增强处理；在YOLOv5的骨干网络中引入triplet attention模块；优化损失函数；将CIoU作为改进YOLOv5算法的bounding‑box损失函数LossCIoU；训练改进后的网络；将绝缘子图像数据集输入训练好的YOLOv5网络，得到输入图片中是否存在有缺陷的绝缘子以及该缺陷所在位置。该方法减少了漏检，消除了通道与权值之间的间接对应，以较小的计算开销达到了提高准确率的效果，提高了模型预测框架的精确定位能力。