[發(fā)明專利]一種基于深度學(xué)習(xí)的電纜工藝質(zhì)量動態(tài)缺陷檢測方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202110993552.7
• 申請日: 2021-08-27
• 公開（公告）號: CN113947563A
• 公開（公告）日: 2022-01-18
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 鄧新財;呂齊;郭天翔;舒展;陳波;杜挺;吳順軍;王培波;張一航;何家勁;韓佳杰;馬玉坤;劉暢
• 申請（專利權(quán)）人: 國網(wǎng)浙江省電力有限公司;國網(wǎng)浙江省電力有限公司金華供電公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T5/00;G06T5/30;G06T7/62;G06T7/73;G06T7/90;G06V10/44;G06V10/56;G06V10/74;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04
• 代理公司: 杭州華鼎知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 33217
• 代理人: 戴俊波

本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的電纜工藝質(zhì)量動態(tài)缺陷檢測方法，包括如下步驟：步驟S1、使用攝像機獲取待檢測的圖片生成圖片數(shù)據(jù)集，圖片里至少含有一個待檢測的線纜；步驟S2、使用YOLOV5目標檢測算法對獲取到的圖片進行檢測，識別出圖片中的電纜；使用labelme工具對圖片中的電纜進行標注；步驟S3、根據(jù)電纜檢測框位置，將電纜從圖片中截取出來待檢；步驟S4、使用UNet分割網(wǎng)絡(luò)模型將電纜特征分割出來；采用的Mobilenet?V2網(wǎng)絡(luò)作為UNet分割網(wǎng)絡(luò)模的主干網(wǎng)絡(luò)；步驟S5、根據(jù)分割電纜特征判斷電纜是否異常。本方案點位圖片中電纜的位置，提取電纜的特征并對特征進行比對判定，顯著提高電纜的識別率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及配網(wǎng)工程動態(tài)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體的，涉及一種基于深度學(xué)習(xí)的電纜工藝質(zhì)量動態(tài)缺陷檢測方法。

背景技術(shù)

隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展,人們對電力資源的需求量越來越大。通過數(shù)字化建設(shè)為基建賦能。同時，配網(wǎng)工程是電力行業(yè)的重要組成部分，政府和電力企業(yè)也更加重視配網(wǎng)工程的建設(shè)和管理。在配網(wǎng)工程中，傳統(tǒng)的檢測方式主要依靠人力。比如電纜檢測環(huán)節(jié)，通過工作人員辨別電纜的裸露部分的尺寸來判別電纜的狀態(tài)。這種檢測方式效率低，工人工作環(huán)境差，容易因疲勞導(dǎo)致漏檢。近年來也有出現(xiàn)用深度學(xué)習(xí)來檢測電纜狀態(tài)，比如用分類網(wǎng)絡(luò)對電纜的狀態(tài)進行分類識別，但是這種方法嚴重依賴樣本的數(shù)量，以及正負樣本的均衡，容易出現(xiàn)誤識別的情況。因此，如何使用一種電纜檢測方法來正確檢測判別電纜的狀態(tài)，成為了一個關(guān)鍵的問題。

中國專利：公開號：CN113253062A，公開日：2021年8月13日，本發(fā)明涉及一種基于風險隱患的電力電纜故障巡檢系統(tǒng)，中控單元首先得到故障點與發(fā)射端的距離為S0，中控單元對排序后的電力電纜發(fā)射不同的脈沖信號，將計算出的故障點與發(fā)射端的距離與S0比較，得到差值中小于等于距離誤差Sw的比例設(shè)定為Ax，根據(jù)Ax范圍進行不同操作，若中控單元對脈沖信號進行調(diào)整時，將故障點距離與S0的差值中小于等于距離誤差Sw的比例設(shè)定為Atx與Ax進行比較，并進行不同的調(diào)整，若二次調(diào)整，中控單元將得到的A2tx與Atx進行比較，中控單元根據(jù)比較結(jié)果得到故障點或判定運行故障，本發(fā)明通過減少硬件對故障的阻礙，通過層層遞進的調(diào)節(jié)方式，優(yōu)化巡檢系統(tǒng)對電力電纜故障的故障點與發(fā)射點之間距離的精準確定。該方案主要是通過對故障點的定位判定電纜故障，但對電纜的故障類型并不能進行研判，同時對于電纜破損等安全隱患也不能及時的預(yù)警。

中國專利：公開號：CN110889357A，公開日：2020年3月17日，本申請涉及一種基于標注區(qū)域的地下電纜故障檢測方法和裝置。所述方法包括：接收機器人所采集的地下電纜圖像；對所述地下電纜圖像進行識別以得到標注區(qū)域，并將所述標注區(qū)域發(fā)送給用戶終端進行顯示；接收所述用戶終端針對所述標注區(qū)域的反饋信息；當所述反饋信息表示對所述標注區(qū)域進行再次采集時，則向所述機器人發(fā)送采集與所述標注區(qū)域?qū)?yīng)的圖像的采集指令；接收所述機器人根據(jù)所述采集指令所采集的二次圖像，并對所述二次圖像進行識別，以判斷所述地下電纜是否故障。采用本方法能夠提高準確性。該方案中并不涉及圖像識別模型的建立以及電纜圖像特征提取的關(guān)鍵技術(shù)步驟，僅僅是對電纜圖片識別的大流程進行了描述，具體怎樣實現(xiàn)等技術(shù)步驟公開不充分。

中國專利：公開號：CN110309221A，公開日：2019年10月8日，本發(fā)明涉及一種基于電纜附件故障數(shù)據(jù)庫的電纜故障識別系統(tǒng)，包括：數(shù)據(jù)庫模塊，包括故障數(shù)據(jù)庫和電網(wǎng)運行管理庫，用于故障識別提供數(shù)據(jù)；故障信息搜集模塊，與數(shù)據(jù)庫模塊通信連接，通過現(xiàn)場數(shù)據(jù)采集、解剖、理化分析獲取故障詳細數(shù)據(jù)并發(fā)送給數(shù)據(jù)庫模塊；分析識別模塊，與數(shù)據(jù)庫模塊通信連接，用于將待識別的故障數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)庫模塊中的故障數(shù)據(jù)進行匹配，并輸出匹配結(jié)果。與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明具有故障識別全面、識別準確率高等優(yōu)點。該方案中關(guān)于圖片中的電纜圖像如何提取、清洗以及故障如何判定并沒有具體的技術(shù)手段進行闡述和實現(xiàn)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是傳統(tǒng)電纜監(jiān)測方法檢測識別效率低下的問題，提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的電纜工藝質(zhì)量動態(tài)缺陷檢測方法，點位圖片中電纜的位置，提取電纜的特征并對特征進行比對判定，顯著提高電纜的識別率。