本发明专利技术公开了一种缺陷检测方法、装置、检测设备和存储介质。其中，该方法包括：在油浸式变压器内部获取内壁待检测视频；基于所述内壁待检测视频确定待检测内壁图像；根据预先训练的缺陷检测模型识别所述待检测内壁图像内的目标缺陷，其中，所述缺陷检测模型基于具有缺陷标记的缺陷样本集训练生成。本发明专利技术实施例实现了油浸式变压器的油中缺陷检测，可减少检测时间，可降低油浸式变压器检测的经济成本，避免检测人员进入油浸式变压器内部，保障了缺陷检测作业人员的人身安全。检测作业人员的人身安全。检测作业人员的人身安全。
【技术实现步骤摘要】
一种缺陷检测方法、装置、检测设备和存储介质
[0001]本专利技术涉及计算机应用
，尤其涉及一种缺陷检测方法、装置、检测设备和存储介质。
技术介绍
[0002]油浸式变压器是电网配电系统中的重要设备之一，一旦出现异常将会对电网业务造成巨大影响，带来的经济损失极大。油浸式变压器需要保证在生产过程中没有火花放电现象，因此需要对油浸式变压器进行定期检查，以避免火花放电等缺陷出现。现有的检查方式以人工检测为主，需要在油浸式变压器停机状态下放油后进行检测，检查人员需要穿戴防护服进入油浸式变压器的油舱内部进行检查，这种方式的检查周期往往需要耗费半个月，期间油浸变压器处于停机状态，经济成本较高，且存在较大人员安全风险。
技术实现思路
[0003]本专利技术提供了一种缺陷检测方法、装置、检测设备和存储介质，以实现油浸式变压器的油中缺陷检测，减少检测时间，可降低油浸式变压器的经济成本，降低人员的作业风险。
[0004]根据本专利技术的一方面，提供了一种缺陷检测方法，其中，该方法包括：
[0005]在油浸式变压器内部获取内壁待检测视频；
[0006]基于所述内壁待检测视频确定待检测内壁图像；
[0007]根据预先训练的缺陷检测模型识别所述待检测内壁图像内的目标缺陷，其中，所述缺陷检测模型基于具有缺陷标记的缺陷样本集训练生成。
[0008]根据本专利技术的另一方面，提供了一种缺陷检测装置，其中，该装置包括：
[0009]视频采集模块，用于在油浸式变压器内部获取内壁待检测视频；
[0010]图像提取模块，用于基于所述内壁待检测视频确定待检测内壁图像；
[0011]缺陷识别模块，用于根据预先训练的缺陷检测模型识别所述待检测内壁图像内的目标缺陷，其中，所述缺陷检测模型基于具有缺陷标记的缺陷样本集训练生成。
[0012]根据本专利技术的另一方面，提供了一种检测设备，所述检测设备包括：
[0013]至少一个处理器；以及
[0014]与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0015]所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的计算机程序，所述计算机程序被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本专利技术任一实施例所述的缺陷检测方法。
[0016]根据本专利技术的另一方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本专利技术任一实施例所述的缺陷检测方法。
[0017]本专利技术实施例的技术方案，通过在油浸式变压器内部获取内壁待检测视频，获取
内壁待检测视频的待检测内壁图像，使用预先训练的缺陷检测模型检测待检测内壁图像从而确定目标缺陷，实现了油浸式变压器内部目标缺陷的自动化检测，提高了缺陷的检测速度，减少了油浸式变压器的停工时间，可减少缺陷检测带来的经济损耗，油浸式变压器检测过程无需人员进入，保障了监测人员的人身安全。
[0018]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本专利技术的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本专利技术的范围。本专利技术的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0019]为了更清楚地说明本专利技术实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0020]图1是根据本专利技术实施例一提供的一种缺陷检测方法的流程图；
[0021]图2是根据本专利技术实施例一提供的一种目标缺陷的示例图；
[0022]图3是根据本专利技术实施例二提供的一种缺陷检测方法的流程图；
[0023]图4是根据本专利技术实施例二提供的一种缺陷检测模型训练过程的流程图；
[0024]图5是根据本专利技术实施例二提供的一种神经网络模型结构的示意图；
[0025]图6是根据本专利技术实施例三提供的一种缺陷检测方法的示例图；
[0026]图7是根据本专利技术实施例四提供的一种缺陷检测装置的结构示意图；
[0027]图8是根据本专利技术实施例五提供的一种检测设备的结构示意图。
具体实施方式
[0028]为了使本
的人员更好地理解本专利技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术保护的范围。
[0029]需要说明的是，本专利技术的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本专利技术的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
[0030]实施例一
[0031]图1是根据本专利技术实施例一提供的一种缺陷检测方法的流程图，本实施例可适用于检测油浸式变压器内部缺陷的情况，该方法可以由缺陷检测装置来执行，该缺陷检测装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该缺陷检测装置可配置于检测设备，例如，潜航式机器人中，如图1所示，该方法包括：
[0032]步骤110、在油浸式变压器内部获取内壁待检测视频。
[0033]其中，油浸式变压器在电网实现电能转换，也即变换电压等级，目前油浸式变压器主要包括油箱、储油柜等器件，由于油浸式变压器特性导致定时需要对油箱内部的缺陷进行检测。内壁待检测视频可以是通过采集油浸式变压器内部的图像产生的视频，内壁待检测视频可以通过采集设备在油浸式变压器内部采集获取，内壁待检测视频可以至少包括油浸式变压器内部的图像。
[0034]在本申请实施例中，可以在油浸式变压器的内部进行图像采集，可以将采集到的数据作为内壁待检测视频，可以理解的是，该采集过程可以包括将检测设备的图像采集装置探入油浸式变压器的内部，还可以将检测设备直接放入油浸式变压器的内部，该内部可以包括油浸式变压器的油箱以及储油柜等部分。在一个示例性的实施方式中，检测设备可以放置在油浸式变压器的油箱或储油柜中，该油箱或储油柜可以包括油浸式变压器使用的油料，检测设备可以对油箱或储油柜的内壁进行图像采集，可以将采集到的数据作为内壁待检测视频，可以理解的是，在检测设备采集内壁待检测视频的过程中，油浸式变压器的油料无需放空，可降低检测过程的时间消耗。
[0035]步骤120、基于内壁待检测视频确定待检测内壁图像。
[0036]其中，待检测内壁图像可以用于进行目标缺陷检测的图像，待本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种缺陷检测方法，其特征在于，应用于检测设备，所述方法包括：在油浸式变压器内部获取内壁待检测视频；基于所述内壁待检测视频确定待检测内壁图像；根据预先训练的缺陷检测模型识别所述待检测内壁图像内的目标缺陷，其中，所述缺陷检测模型基于具有缺陷标记的缺陷样本集训练生成。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述在油浸式变压器油舱内部获取内壁待检测视频，包括：控制所述检测设备按照阈值巡航速度在所述油浸式变压器内部移动；控制辅助光源照射所述油浸式变压器内部；在所述移动过程中控制图像采集装置采集所述油浸式变压器内部的所述内壁待检测视频。3.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述基于所述内壁待检测视频确定待检测内壁图像，包括：按照阈值时间间隔在所述内壁待检测视频内抽取图像帧；将抽取到的所述图像帧作为所述待检测内壁图像。4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述缺陷检测模型的训练包括：采集缺陷检测样本图像，并在所述缺陷样本图像内标记所述缺陷标记，其中，所述缺陷标记包括以下至少之一：异物遗留缺陷标记、气泡缺陷标记、放电缺陷标记；针对具有各所述缺陷标记的所述缺陷样本图像构建所述缺陷样本集，其中，所述缺陷样本集内各所述缺陷标记对应的所述缺陷样本图像的比例相同；按照所述缺陷样本集训练预先搭建的神经网络模型结构，其中，所述神经网络模型结构包括Faster R
‑
CNN网络结构，所述Faster R
‑
CNN网络结构至少包括13个卷积层、3个全连接层和5个池化层；确定所述神经网络模型的训练结果中预测正确的数量与预测总数量的比值记作召回率；在所述召回率大于或等于阈值时，确定所述神经网络模型训练完成，并将所述神经网络模型作为所述缺陷检测模型。5.根据权利要求4所述方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵雷，徐加龙，
申请(专利权)人：苏州小凌互联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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