为了更好地定位和识别输电线路上绝缘子串及伞盘脱落缺陷，该文提出了基于改进YOLOv5的绝缘子缺陷检测模型。此模型利用混合样本数据生成方法，将GrabCut算法和图像融合技术实现数据集扩充，再根据绝缘子与缺陷的外形特点，利用环形平滑标签和角度信息重新定义了特征提取区域的坐标参数，并将得到的特征与PAN网络提取的特征相融合，对CSPDarkNet主干网络进行优化。实验结果表明，改进后的模型相较于改进前提高了约2.8%的检测精度，达到了20.5 FPS的检测速率，基本满足实际应用需求。