[發明專利]基于語義分割和目標檢測的絕緣子缺陷檢測方法

在審

• 申請號: 202111480007.4
• 申請日: 2021-12-03
• 公開（公告）號: CN114140446A
• 公開（公告）日: 2022-03-04
• 發明（設計）人: 王勝利;周璋鵬;劉義德;龔暉;呂強;王偉;張海濤;趙文彬
• 申請（專利權）人: 國網甘肅省電力公司檢修公司;上海電力大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京前審知識產權代理有限公司 11760
• 代理人: 張波濤;尹秀峰

公開了基于語義分割和目標檢測的絕緣子缺陷檢測方法，方法中，采集絕緣子圖像，基于所述絕緣子圖像標注絕緣子主體和構建語義分割數據集；搭建語義分割模型；基于語義分割生成絕緣子的掩模圖，并對所述掩模圖進行標注得到缺陷檢測數據集；將所述缺陷檢測數據集放入yolov3目標檢測網絡中進行訓練，訓練好的語義分割模型檢測出所述掩模圖中的缺陷位置，以及將所述缺陷位置的包圍框映射到缺陷檢測數據集中，實現缺陷檢測。

技術領域

本發明屬于絕緣子檢測領域，具體涉及一種基于語義分割和目標檢測的絕緣子缺陷檢測方法。

背景技術

近年來，我國供電規模不斷擴大，電力技術也隨之不斷發展，以確保電力系統穩定有效地運行。輸電線路長期處在自然環境中，受到極端氣候、自然災害等影響較大，容易對電力器件造成損害，造成安全隱患。為了保障電力系統安全運行，定期進行電力巡檢至關重要，在巡檢工作中，絕緣子的缺陷檢測更是重中之重。絕緣子是輸電線路的關鍵部位，用量巨大、種類繁多。一方面起到導線的機械支撐作用，另一方面起著絕緣作用，防止電流對地面形成通道。絕緣子在野外環境極易被損壞，出現機械和電氣故障，導致各種機電應力失效，從而損害整條線路的運行壽命，嚴重時可能造成電網癱瘓。因此，及時精確地檢測絕緣子缺陷尤為重要。

經過對現有技術的文獻檢索發現，絕緣子缺陷檢測的研究大多集中在基于目標檢測技術來定位絕緣子缺陷。在中國專利“一種基于深度學習的絕緣子缺陷檢測方法及其系統”(申請號：CN202110507178.5)中，張穎慧等人提出一種基于深度學習的絕緣子缺陷檢測方法及其系統，利用圖像分塊方法與M2Det模型相結合的實現絕緣子缺陷檢測。在中國專利“基于改進ResNeSt-RPN的絕緣子缺陷檢測方法”(申請號：CN202110526997.4)中，王淑青等人提出了一種基于改進ResNet-RPN的絕緣子缺陷檢測方法，利用RPN多尺度提取絕緣子特征，能有效檢測絕緣子上的微小缺陷。在已有的相關專利中，均是通過主干網提取特征后，由目標檢測器檢測缺陷位置。但是由于真實巡檢航拍圖像中往往伴隨復雜的背景信息，對絕緣子特征的精確提取造成干擾，從而影響絕緣子缺陷檢測模型的精確度和泛化性能。

在背景技術部分中公開的上述信息僅僅用于增強對本發明背景的理解，因此可能包含不構成在本國中本領域普通技術人員公知的現有技術的信息。

發明內容

針對現有技術中存在的問題，本發明提供一種基于語義分割和目標檢測的絕緣子缺陷檢測方法。

本發明的目的是通過以下技術方案予以實現，基于語義分割和目標檢測的絕緣子缺陷檢測方法包括以下步驟：

第一步驟，采集絕緣子圖像，基于所述絕緣子圖像標注絕緣子主體和構建語義分割數據集；

第二步驟，搭建語義分割模型；

第三步驟，基于語義分割生成絕緣子的掩模圖，并對所述掩模圖進行標注得到缺陷檢測數據集；

第四步驟，將所述缺陷檢測數據集放入yolov3目標檢測網絡中進行訓練，訓練好的語義分割模型檢測出所述掩模圖中的缺陷位置，以及將所述缺陷位置的包圍框映射到缺陷檢測數據集中，實現缺陷檢測。

所述的一種基于語義分割和目標檢測的絕緣子缺陷檢測方法中，語義分割模型包括編碼-解碼架構。

所述的一種基于語義分割和目標檢測的絕緣子缺陷檢測方法中，所述編碼-解碼架構包括編碼端和解碼端，語義分割模型以主干網Xception和ASPP模塊作為編碼端提取特征，其中主干網Xception包括具有輸入流模塊、中間流模塊和輸出流模塊的DCNN網絡，ASPP模塊為含多個空洞卷積擴張率的多尺度金字塔特征提取模塊，解碼端以合并上采樣模塊預測輸出分割結果，融合所述輸入流模塊輸出低層特征和編碼端輸出高層特征，再進行雙線性插值上采樣。