本发明公开了一种基于机器视觉的线缆缺陷识别方法及系统，涉及数据处理技术领域，该方法包括：根据第一视觉采集装置对目标线缆进行图像采集；对线缆图像集合进行分类，得到第一分类图像和第二分类图像；输入特征分离检测模型中，特征分离检测模型包括卷积分离层、采样传递层和回归输出层；输出基于第一分类图像的缺陷检测结果和基于第二分类图像的缺陷检测结果；输入混叠消除模型中进行处理，输出混叠消除后的第一缺陷定位结果和第二缺陷定位结果；根据第一缺陷定位结果和第二缺陷定位结果，输出缺陷指数等级。本发明解决了现有技术中存在线缆缺陷识别智能化程度低，识别准确度(56)对比文件刘城.基于机器视觉的高压电缆开线缺陷检测研究《.硕士电子期刊》.2021,(第8期),全文.张之江 等.基于改进YOLOv5的表面缺陷检测方法《.控制工程》.2023,全文.Xinyuan Huang 等.Surface damagedetection for steel wire ropes using deeplearning and computer vision techniques.《ELSEVIER》.2020,全文.