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题名无人机巡检图像防振锤缺陷识别技术
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作者
郑怿
刘敏
王红旭
张飞飞
张一辰
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机构
华北电力大学计算机系
国网冀北电力有限公司技能培训中心
国网冀北电力有限公司检修中心
南京土星信息科技有限公司研发部
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出处
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2024年第6期807-812,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(51777027)
国家电网冀北公司科技项目(7101031900TD)。
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文摘
针对输电线路外界影响因素过多,导致防振锤缺陷检测精准度较差且效率偏低的问题,提出了一种基于图像表达及像素点坐标的防振锤缺陷智能识别技术。利用非线性映射描述防振锤的细节及轮廓,预估防振锤因受力形变引起的阻尼力、刚度、质量与位移等参数变化情况。利用变换矩阵建立识别坐标系,计算防振锤各轴上关键点的旋转角及动态位姿,与待识别节点中参数表达不一致的节点即为缺陷部位。实验结果表明,所提技术在复杂背景形态下也能实现精准的缺陷识别,且噪声及失真现象的处理效果也较优,具有良好的鲁棒性及适用性。
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关键词
防振锤缺陷
非线性映射
腐蚀关系
膨胀关系
阻尼力
图像表达
输电线路
无人机巡检
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Keywords
vibration damper defect
nonlinear mapping
corrosion relation
expansion relation
damping force
image representation
transmission line
UAV patrol inspection
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分类号
TM755
[电气工程—电力系统及自动化]
TP498
[自动化与计算机技术]
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题名基于深度学习的输电线路耐张线夹倾斜缺陷定量检测
被引量：4
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作者
刘敏
王红旭
周国亮
陈双辉
凌德泉
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机构
北京师范大学系统科学学院
国网冀北电力有限公司技能培训中心
国网冀北电力有限公司检修中心
南京土星信息科技有限公司研发部
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出处
《沈阳工业大学学报》
CAS
北大核心
2023年第4期442-446,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(51777027)
国家电网冀北公司科技项目(7101031900TD).
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文摘
针对输电线路中耐张线夹的倾斜缺陷,未能准确地去模糊处理所获取输电线路图像的问题,提出了基于深度学习的输电线路耐张线夹倾斜缺陷定量检测方法.结合冲击波滤波器与双边滤波器对获取的输电线路图像去噪处理,通过正则化方法估计模糊核.同时利用引导滤波器分解去模糊后的输电线路图像来获得细节层与基本层,分别进行伽马变换.将预处理后的输电线路图像输入至深度学习网络中,提取耐张线夹的倾斜缺陷特征,完成对缺陷的定量检测.实验结果表明,所提方法的准确率可保持在90%以上,且召回率、AP值及F 1指标均较高,具有良好的检测性能.
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关键词
深度学习网络
输电线路
耐张线夹
倾斜缺陷
图像去模糊
图像增强
定量检测
滤波器
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Keywords
deep learning network
transmission line
strain clamp
inclination defect
image deblurring
image enhancement
quantitative detection
filter
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分类号
TN911.73
[电子电信—通信与信息系统]
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