El aumento global en la demanda de electricidad requiere una infraestructura de transmisión extensa, donde los aislantes juegan un papel crítico en garantizar el funcionamiento seguro de los sistemas de transmisión de energía. Sin embargo, los aislantes son susceptibles a defectos de ruptura, que pueden comprometer la seguridad del sistema. Para abordar este problema, proponemos un marco de detección de defectos en aislantes, ID-Det, que comprende dos componentes principales, es decir, la Red de Segmentación de Aislantes (ISNet) y el Detector de Rupturas de Aislantes (IBD). (1) ISNet incorpora un novedoso Módulo de Recorte de Aislantes (ICM), mejorando el rendimiento de segmentación de aislantes. (2) IBD aprovecha los métodos de extracción de esquinas y las características de distribución periódica de las esquinas, facilitando la extracción de esquinas clave en la máscara del aislante y la localización precisa de los defectos de ruptura. Además, construimos un Conjunto de Datos de Defectos de Aislantes (ID Dataset) que consta de 1614 imágenes de aislantes. Los experimentos en este conjunto de datos demuestran que ID-Det logra una precisión del 97.38%, una precisión del 97.38% y una tasa de recuperación del 94.56%, superando los métodos generales de detección de defectos con un aumento del 4.33% en precisión, un aumento del 5.26% en precisión y un aumento del 2.364% en recuperación. ISNet también muestra una mejora del 27.2% en Precisión Promedio (AP) en comparación con la línea base. Estos resultados indican que ID-Det tiene un potencial significativo para su aplicación práctica en la inspección de energía.