电子变压器缺陷检测方法、存储介质以及设备技术

技术编号:37205034 阅读:12 留言:0更新日期:2023-04-20 22:58
本发明专利技术提供了一种电子变压器检测方法、存储介质以及设备,电子变压器检测方法包括:获取传输线上电子变压器的实时图像数据;通过基于YOLO算法的电子变压器缺陷检测模型,对比同一标识的电子变压器的实时图像数据和所述历史图像数据,确定同一标识的电子变压器的缺陷特征;获取与缺陷特征相对应的改进策略,输出改进策略,本申请通过传输线上采集的实时图像数据,并将其与历史图像数据进行对比,确定当前电子变压器的是否存在缺陷,存在缺陷时,则根据缺陷特征以及改进策略之间的关联关系,确定电子变压器的改进策略,本申请提高了电子变压器缺陷特征自动化检测效率和精度,避免了缺陷检测的繁琐流程,保障了电子变压器的安全可靠运行。靠运行。靠运行。

【技术实现步骤摘要】
电子变压器缺陷检测方法、存储介质以及设备


[0001]本专利技术涉及控制、电网领域,尤其涉及一种电子变压器缺陷检测方法、存储介质以及设备。

技术介绍

[0002]电子变压器在生产过程中容易出现表面残留物和外观缺陷(如绕线不均、引线缺陷、分接缺陷、套管缺陷等)的问题,而绕线不均匀等造成的局部绝缘短路问题和表面残留物引起的局部放电和局部短路等缺陷。现有的生产传输线上的变压器外观检查方式是:作业人员手持电子变压器,用眼睛直接检查电子变压器线的外观缺陷。现有变压器外观检查方法具有一下缺点:
[0003]1、工作效果低,容易漏检,质量管控风险高;2、肉眼检查,对作业人员的业务素质、熟练程度要求高,需要一定的培训时间,这增加了人工成本和质量风险;返修率高,容易造成材料、人工浪费。

技术实现思路

[0004]为了克服现有技术中缺陷的至少其中之一,本专利技术的目的在于提供一种电子变压器缺陷检测方法、存储介质以及设备解决现有电子变压器低效率、容易漏检、质量管控风险高以及对作业人员要求高的问题。
[0005]本申请的目的采用如下技术方案实现:
[0006]本申请实施例提供了一种电子变压器缺陷检测方法,包括:
[0007]获取传输线上电子变压器的实时图像数据;
[0008]通过基于YOLO算法的电子变压器缺陷检测模型,对比同一标识的电子变压器的所述实时图像数据和所述历史图像数据,确定同一标识的电子变压器的缺陷特征;
[0009]获取与所述缺陷特征相对应的改进策略,输出所述改进策略。
[0010]可选地,所述缺陷特征包括:表面残留物和外观缺陷,所述改进策略包括清洗工艺改进策略与员工培训和考核策略,所述获取与所述缺陷特征相对应的改进策略,输出所述改进策略,包括:
[0011]获取与所述表面残留物相对应的所述清洗工艺改进策略,输出所述清洗工艺改进策略;
[0012]和/或,获取与所述外观缺陷相对应的所述员工培训和考核策略,输出所述员工培训和考核策略。
[0013]可选地,所述输出所述改进策略之后,包括:
[0014]将所述表面残留物的缺陷特征和所述清洗工艺改进策略以关联关系进行存储,和/或将所述外观缺陷的缺陷特征和所述工培训和考核策略以关联关系进行存储。
[0015]可选地,所述将所述实时图像数据与历史图像数据进行对比之前,包括:
[0016]将样本图像数据和样本缺陷特征输入所述YOLO算法,通过所述YOLO算法对所述电
子变压器缺陷检测模型进行训练;所述样本图像数据包括所述历史图像数据。
[0017]可选地,所述对比同一标识的电子变压器所述实时图像数据与历史图像数据之前,包括:
[0018]对所述实时图像数据进行预处理,对预处理后的所述实时图像数据亮度调整,获得待运算实时图像数据;
[0019]通过提取网络Darknet

39网络对所述YOLO算法模型进行改进,并引入注意力机制,获得所述电子变压器缺陷检测模型,对所述待运算实时图像数据进行运算。
[0020]可选地,所述对预处理后的所述实时图像数据亮度调整,包括:
[0021]通过谱聚类方法对图像进行切割,采用欧式距离法,按照亮度高低,合并亮度相近的图像区域块;
[0022]通过预设亮度调整公式,平衡所述图像区域块与全局亮度;
[0023]所述预设亮度调整公式为:
[0024][0025]公式中,I
out
为图像亮度输出值;F
max
和F
min
为图片的最高亮度和最低亮度值的初始调整值;X
min
最低亮度输入值;X
i
为图片亮度值;β为偏移系数,取值在3.2~3.6;α为形状系数,取值为:
[0026][0027]公式中,F
H
和F
L
为图片的最高亮度和最低亮度优化值。
[0028]可选地,所述通过基于YOLO算法的电子变压器缺陷检测模型,对比同一标识的电子变压器的所述实时图像数据和所述历史图像数据,确定同一标识的电子变压器的缺陷特征,包括:
[0029]根据所述实时图像数据,确定所述实时图像数据的标识;
[0030]获取于所述标识相同的所述历史图像书数据;
[0031]将同一所述标识的电子变压器的所述待运算实时图像数据和所述历史图像数据输入所述电子变压器缺陷检测模型,确定同一标识的电子变压器的所述缺陷特征。
[0032]可选地,所述获取与所述缺陷特征相对应的改进策略,输出所述改进策略,包括:
[0033]基于所述电子变压器缺陷检测模型检测出的正确率、召回率、缺陷数量、缺陷位置、缺陷大小、精确率以及置信度,构建评估指标体系;
[0034]根据同一标识的电子变压器的所述缺陷特征,输入模糊关系矩阵,获得与所述检测结果相对应的改进策略。
[0035]可选地,所述获取传输线上电子变压器的实时图像数据之前,包括:
[0036]根据光电触发拍摄指令,按照预设时间间隔实时采集传输线上电子变压器的所述实时图像数据。
[0037]可选地,所述获取传输线上电子变压器的实时图像数据之后,还包括:
[0038]将所述实时图像数据存储到所述样本数据库。
[0039]可选地,所述获取与所述缺陷特征相对应的改进策略,输出所述改进策略之后,还包括:
[0040]发送报警信息,根据所述报警信息确定具有所述缺陷特征的电子变压器,对具有所述缺陷特征的电子变压器进行检验。
[0041]本申请实施例还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,计算机程序被车辆检测系统执行时,实现本申请任一实施方式所述的电子变压器缺陷检测。
[0042]本申请实施例还提供了一种计算机设备,其特征在于,所述计算机设备包括:
[0043]一个或多个处理器;
[0044]存储装置,用于存储一个或多个程序,
[0045]当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现本申请任一实施方式所述的电子变压器缺陷检测方法。
[0046]本申请提供的电子变压器检测方法、存储介质以及设备,电子变压器检测方法包括:获取传输线上电子变压器的实时图像数据;通过基于YOLO算法的电子变压器缺陷检测模型,对比同一标识的电子变压器的所述实时图像数据和所述历史图像数据,确定同一标识的电子变压器的缺陷特征;获取与所述缺陷特征相对应的改进策略,输出所述改进策略,本申请通过传输线上采集的实时图像数据,并将其与历史图像数据进行对比,确定当前电子变压器的是否存在缺陷,存在缺陷时,则根据缺陷特征以及改进策略之间的关联关系,确定电子变压器的改进策略,提高了电子变压器缺陷特征自动化检测效率和改进策略输出的时间,避免了电子变压器生产过程中缺陷检测和改进策略确定的繁琐流程,节省90%以上人工,效率提升10倍以上,其中基于本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种电子变压器缺陷检测方法,其特征在于,包括:获取传输线上电子变压器的实时图像数据;通过基于YOLO算法的电子变压器缺陷检测模型,对比同一标识的电子变压器的所述实时图像数据和所述历史图像数据,确定同一标识的电子变压器的缺陷特征;获取与所述缺陷特征相对应的改进策略,输出所述改进策略。2.根据权利要求1所述的电子变压器缺陷检测方法,其特征在于,所述缺陷特征包括:表面残留物和外观缺陷,所述改进策略包括清洗工艺改进策略与员工培训和考核策略,所述获取与所述缺陷特征相对应的改进策略,输出所述改进策略,包括:获取与所述表面残留物相对应的所述清洗工艺改进策略,输出所述清洗工艺改进策略;和/或,获取与所述外观缺陷相对应的所述员工培训和考核策略,输出所述员工培训和考核策略。3.根据权利要求2所述的电子变压器缺陷检测方法,其特征在于,所述输出所述改进策略之后,包括:将所述表面残留物的缺陷特征和所述清洗工艺改进策略以关联关系进行存储,和/或将所述外观缺陷的缺陷特征和所述工培训和考核策略以关联关系进行存储。4.根据权利要求1所述的电子变压器缺陷检测方法,其特征在于,所述将所述实时图像数据与历史图像数据进行对比之前,包括:将样本图像数据和样本缺陷特征输入所述YOLO算法,通过所述YOLO算法对所述电子变压器缺陷检测模型进行训练;所述样本图像数据包括所述历史图像数据。5.根据权利要求4所述的电子变压器缺陷检测方法,其特征在于,所述对比同一标识的电子变压器所述实时图像数据与历史图像数据之前,包括:对所述实时图像数据进行预处理,对预处理后的所述实时图像数据亮度调整,获得待运算实时图像数据;通过提取网络Darknet

39网络对所述YOLO算法模型进行改进,并引入注意力机制,获得所述电子变压器缺陷检测模型,对所述待运算实时图像数据进行运算。6.根据权利要求5所述的电子变压器缺陷检测方法,其特征在于,所述对预处理后的所述实时图像数据亮度调整,包括:通过谱聚类方法对图像进行切割,采用欧式距离法,按照亮度高低,合并亮度相近的图像区域块;通过预设亮度调整公式,平衡所述图像区域块与全局亮度;所述预设亮度调整公式为:公式中,I
out
为图像亮度输出值;F
max
和F
min
为图片的最高亮度和最低亮度值的初始调整值;X
...

【专利技术属性】
技术研发人员:赵国仿赵硕马永良林涛
申请(专利权)人:广东瑞根电子有限公司
类型:发明
国别省市:

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