蔡漪濛,黄枞榕,王立志,潘彦峰.复杂背景下绝缘子缺陷图像识别方法研究[J].电工技术,2022(21):5-8
复杂背景下绝缘子缺陷图像识别方法研究
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2022.21.002
中文关键词:  绝缘子  图像识别  缺陷分析  Tophat  YOLO v5  VGG 16
英文关键词:
基金项目:
作者单位
蔡漪濛 国网宁夏电力有限公司超高压公司 
黄枞榕 国网江西电力有限公司景德镇供电分公司 
王立志 国网宁夏电力有限公司超高压公司 
潘彦峰 国网宁夏电力有限公司超高压公司 
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中文摘要:
      选取电网设备中数量庞大的绝缘子作为研究对象，分析绝缘子外观缺陷图像特征，针对绝缘子破损、断裂和倾斜等重要外观缺陷特点，选取不同的图像识别和处理算法进行绝缘子缺陷图像识别，从而确定最优组合算法。选取变电站绝缘子设备数据集进行训练和验证，表明以Tophat算法进行绝缘子轮廓识别，能准确锁定绝缘子设备类型；采用改进的YOLO v5算法与VGG 16卷积神经网络融合算法，经检测试验可达93.56%的缺陷图像检出率和8779%的平均准确度。该融合算法的识别能力可随样本数的增加而提高，计算效率非常高。通过模型底层的结构优化和自主设计，可强力支撑变电站绝缘子缺陷智能判断，高效保障安全生产。
英文摘要:
      
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