本发明公开了一种电能表小部件检测方法，涉及视觉检测领域。目前，小目标检测对于制式的电表小部件检测作用小，检测耗费时间长，且检测精度提升有限；本技术方案使用目标检测神经网络从原始图像中提取电能表部分图像，形成只包含整表的图片；计算电能表图片的长宽比例，设定标准电能表长度与宽度；确定电能表部件数量、种类、各部件左上角与右下角坐标；设定坐标初值，利用K‑means聚类方法将多张电能表图片进行聚类，确定各部件坐标中心值，形成标准电表模型；检测新电能表图片时，根据标准电表模型将电能表图片切分为各个小部件图片，利用简化神经网络检测部件内容，并调用偏差优化机制更新标准电表模型。本发明优化电能表中小部件的检测，检测精度得到提升。