【技术实现步骤摘要】
一种输电线路绝缘子缺陷检测方法、装置、设备及介质
[0001]本专利技术涉及电网线路检测
,尤其涉及一种输电线路绝缘子缺陷检测方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]输电线路是能源电力可持续发展的重要环节,起着传输电能的作用,输电线路铁塔绝缘子设备进行维护、检修及测试已是必然。
[0003]玻璃绝缘子的主要功能是牢固地支持和固定载流导体,将载流导体与地之间形成良好的绝缘。安装在导体或导体与接地构件的能承受电压和机械应力的装置。在架空输电线路中起着支撑导线和防止电流返回地面的重要作用。
[0004]雷电冲击引起的闪络局部过热导致绝缘玻璃体爆裂,是户外运行的绝缘子时常发生的情况,绝缘子长期在强电场及机械负荷下,容易发生掉串,自爆,掉块等缺陷。绝缘子发生自爆缺失会影响整串绝缘子的性能。按广东电网公司目标要求,主要城市客户全年平均停电少于1小时,实现重要客户零错峰。需要保持输电线路稳定运行,确保输电杆塔稳定运行,绝缘子缺失掉串等多重故障,对电网安全构成严重威胁。
[0005]当正常绝缘子串出现某 ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种输电线路绝缘子缺陷检测方法,其特征在于,包括以下步骤:获取绝缘子原始图像,并对所述绝缘子原始图像进行预处理;对预处理后的绝缘子原始图像进行裁剪为多个相同尺寸的绝缘子小样本图像;对多个所述绝缘子小样本图像进行特征筛选,得到预训练的绝缘子样本图像;对所述预训练的绝缘子样本图像分块处理,得到多个绝缘子样本图像块,对每个绝缘子样本图像块进行数据增强,构建绝缘子样本图像增强数据集;采用CVAT标注工具对所述绝缘子样本图像增强数据集中每个绝缘子样本图像中的绝缘子自爆缺失部件进行目标标注,并添加目标边界框和缺陷类别标签,得到标注后的绝缘子样本图像,并构建绝缘子样本训练数据集;构建卷积网络目标检测器,采用所述绝缘子样本训练数据集进行训练,得到训练好的绝缘子缺陷目标检测模型;将训练好的绝缘子缺陷目标检测模型中各个卷积层分别加入预测框模型,并给予相应特征的权重分配,优化网络参数,构建单阶段FoveaBox网络目标检测模型;将所述绝缘子样本训练数据集对所述单阶段FoveaBox网络目标检测模型进行知识蒸馏训练,得到训练好的单阶段FoveaBox网络目标检测模型;通过训练好的单阶段FoveaBox网络目标检测模型对待检测绝缘子进行缺陷检测,得到相应的缺陷检测结果。2.根据权利要求1所述的输电线路绝缘子缺陷检测方法,其特征在于,获取绝缘子原始图像,并对所述绝缘子原始图像进行预处理的步骤具体包括:获取绝缘子原始图像;利用sobel边缘算子对所述绝缘子原始图像进行边缘检测,剔除边缘冗余信息,得到高分辨率的绝缘子图像;对所述高分辨率的绝缘子图像进行锐化滤波;对锐化滤波后的绝缘子图像进行数据扩容。3.根据权利要求1所述的输电线路绝缘子缺陷检测方法,其特征在于,对所述预训练的绝缘子样本图像分块处理,得到多个绝缘子样本图像块,对每个绝缘子样本图像块进行数据增强,构建绝缘子样本图像增强数据集的步骤具体包括:对所述预训练的绝缘子样本图像分块处理,得到多个绝缘子样本图像块,其中,每个绝缘子样本图像块至少包含一个特征点;对每个绝缘子样本图像块进行数据增强,所述数据增强的方式包括水平翻转、垂直翻转、移位操作、图片翻转、随机裁剪、变形缩放、颜色变换和叠加高斯噪声。4.根据权利要求1所述的输电线路绝缘子缺陷检测方法,其特征在于,还包括:通过下式进行权重分配为:;式中,为常数值,为绝缘子样本数据,对应的单阶段网络特征的权重,为预测样本数据属于绝缘子的缺陷类别标签为1的类...
【专利技术属性】
技术研发人员:许书平,罗向源,曾懿辉,杨毅,黄丰,
申请(专利权)人:广东电网有限责任公司佛山供电局,
类型:发明
国别省市:
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