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一种卷积自编码的智能电表外观缺陷检测技术
1
作者
安泰
李根强
+2 位作者
吕永庭
贾文轩
张涛
《电子设计工程》
2024年第18期191-195,共5页
目前我国每年智能电表的消耗量非常庞大,检测其表面损坏情况是一件非常复杂的事情。由于电表表面缺陷复杂多样,而且收集大量带缺陷的电表图像样本十分困难。因此,文中提出了一种基于卷积自编码模型的算法判断智能电表外观的缺陷。具体来...
目前我国每年智能电表的消耗量非常庞大,检测其表面损坏情况是一件非常复杂的事情。由于电表表面缺陷复杂多样,而且收集大量带缺陷的电表图像样本十分困难。因此,文中提出了一种基于卷积自编码模型的算法判断智能电表外观的缺陷。具体来说,基于Faster RCNN训练一个目标检测模型,将电表中待检测区域提取出来。再使用训练好的卷积自编码器判断提取的待检测图像是否存在缺陷。若存在缺陷则会逐像素将缺陷标记出并显示到结果图中。实验结果表明,所提算法判断缺陷的准确率可达0.982,处理单张分辨率为960×1080的电表图像仅需0.83 s。文中方法相较于模板匹配的方法具有更高的鲁棒性和准确性,能够适应复杂工业场景。
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关键词
卷积自编码
无监督学习
智能电表
轻量化网络
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题名
一种卷积自编码的智能电表外观缺陷检测技术
1
作者
安泰
李根强
吕永庭
贾文轩
张涛
机构
北京南瑞捷鸿科技有限公司
东南大学仪器科学与工程学院
出处
《电子设计工程》
2024年第18期191-195,共5页
文摘
目前我国每年智能电表的消耗量非常庞大,检测其表面损坏情况是一件非常复杂的事情。由于电表表面缺陷复杂多样,而且收集大量带缺陷的电表图像样本十分困难。因此,文中提出了一种基于卷积自编码模型的算法判断智能电表外观的缺陷。具体来说,基于Faster RCNN训练一个目标检测模型,将电表中待检测区域提取出来。再使用训练好的卷积自编码器判断提取的待检测图像是否存在缺陷。若存在缺陷则会逐像素将缺陷标记出并显示到结果图中。实验结果表明,所提算法判断缺陷的准确率可达0.982,处理单张分辨率为960×1080的电表图像仅需0.83 s。文中方法相较于模板匹配的方法具有更高的鲁棒性和准确性,能够适应复杂工业场景。
关键词
卷积自编码
无监督学习
智能电表
轻量化网络
Keywords
convolutional autoencoder
unsupervised learning
smart meters
lightweight network
分类号
TN919 [电子电信—通信与信息系统]
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题名
作者
出处
发文年
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1
一种卷积自编码的智能电表外观缺陷检测技术
安泰
李根强
吕永庭
贾文轩
张涛
《电子设计工程》
2024
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