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本发明涉及数据识别处理技术领域，具体涉及一种叶轮表面缺陷识别方法。该方法包括：获取叶轮的灰度图像并进行分割得到分割图像，对分割图像进行霍夫圆检测得到多个圆形，获取圆形上每个边缘像素点为特征点的概率得到所有的特征点，计算每个特征点的实际概率得到实际特征点；获取每个实际特征点的特征角度进而获取任意两个实际特征点之间的匹配度，基于匹配度特征组合；获取每组特征组合中每个实际特征点的特征线得到特征区域，基于分割图像中所有的特征区域和表面区域进行超像素分割得到多个超像素块，获取每个超像素块的异常程度，当异常程度大于预设阈值时，超像素块区域存在缺陷；提高了对缺陷检测识别的效率和准确度。