本发明公开了一种基于实例分割的管道缺陷评估方法及装置。首先收集管道内部缺陷图像，对图像进行预处理，进行样本数据标签制作，得到初始样本数据集。再对得到的初始样本数据集进行数据扩充，同时标注信息按对应操作方式改变。然后构建排水管道缺陷实例分割模型，基于数据扩充后的样本数据集进行模型训练。最后，对管道缺陷判读与等级评定方法进行深入分析，结合各类管道缺陷特征和实例分割获取到的几何特征等信息，制定了基于实例分割的管道缺陷量化分级评估方案。本发明不但能够准确检测出管道的缺陷类型及其位置、几何轮廓等信息，(56)对比文件谢政峰;王玲;尹湘云;殷国富.基于卷积神经网络的钣金件表面缺陷分类识别方法.计算机测量与控制.2020,(06),193-196+202.李伟,刘桂雄,曾成刚.基于实例分割+CCTV排水管道缺陷检测方法研究.电子测量技术.2022,153-157.李灏;王宏涛;董晴晴.管道缺陷自动检测与分类.图学学报.2017,(06),57-62.