[發明專利]絕緣子圖像分割與缺陷檢測方法、裝置、存儲介質及設備

在審

• 申請號: 202210895310.9
• 申請日: 2022-07-26
• 公開（公告）號: CN115641288A
• 公開（公告）日: 2023-01-24
• 發明（設計）人: 尹韜;黃進波;馮潔文;唐小煜
• 申請（專利權）人: 華南師范大學
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T7/11;G06T5/50
• 代理公司: 廣州駿思知識產權代理有限公司 44425
• 代理人: 葉瓊園

1.一種絕緣子圖像分割與缺陷檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

獲取絕緣子圖像；

利用滑動窗口將絕緣子圖像分割，構建絕緣子圖像數據集，對所述絕緣子圖像數據集進行數據增強處理；

構建絕緣子缺陷檢測模型；其中，所述絕緣子缺陷檢測模型引入了注意力模塊和加權的雙向跨尺度特征金字塔網絡；

利用數據增強后的絕緣子圖像數據集對所述絕緣子缺陷檢測模型進行訓練，得到絕緣子缺陷檢測固化模型；

通過所述絕緣子缺陷檢測固化模型對圖像中的絕緣子缺陷進行檢測，獲得絕緣子缺陷的檢測結果和缺陷位置。

2.根據權利要求1所述的一種絕緣子圖像分割與缺陷檢測方法，其特征在于，所述的滑動窗口包括尺寸為1024*1024的滑動窗口和尺寸為2048*2048的滑動窗口，通過兩個滑動窗口對所述絕緣子圖像進行兩次不同尺度的滑窗分割。

3.根據權利要求1所述的一種絕緣子圖像分割與缺陷檢測方法，其特征在于，所述對絕緣子圖像數據集進行數據增強，包括步驟：對圖像進行縮放、平移、翻折、旋轉以及亮度的改變。

4.根據權利要求1所述的一種絕緣子圖像分割與缺陷檢測方法，其特征在于，所述絕緣子缺陷檢測模型基于YOLOv5目標檢測模型構建，通過所述絕緣子缺陷檢測固化模型對圖像中的絕緣子缺陷進行檢測的步驟具體包括：

將所述絕緣子圖像輸入絕緣子缺陷檢測固化模型，通過絕緣子缺陷檢測固化模型提取絕緣子圖像特征并融合，通過預測頭獲得絕緣子缺陷位置預測框，得到絕緣子缺陷的檢測結果和缺陷位置。

5.根據權利要求1所述的一種絕緣子圖像分割與缺陷檢測方法，其特征在于，在利用滑動窗口將絕緣子圖像分割之后，還包括：

按照設定的采樣值，對分割后得到的若干子圖進行下采樣；

將下采樣后的若干子圖輸入U-net模型進行圖像分割，得到各子掩模圖像；

對所述各子掩模圖像進行形態學濾波，并合成與所述絕緣子圖像尺寸一致的掩模圖像。

6.根據權利要求5所述的一種絕緣子圖像分割與缺陷檢測方法，其特征在于，所述若干子圖包括子圖及其對應的設有人工標注的子掩模圖；

在將下采樣后的若干子圖輸入U-net模型進行圖像分割，得到若干子掩模圖像的步驟之前，還包括：

按照預設的抽樣率，隨機抽取部分子圖作為訓練樣本；

按照以下方式，設置所述U-net模型的訓練參數：訓練批尺寸為4，學習率為10e^-6，網絡分辨率為512×512，最大批數為50，丟失概率為0.5；

根據所述訓練樣本和所述U-net模型的訓練參數，對所述U-net模型進行訓練。

7.根據權利要求5所述的一種絕緣子圖像分割與缺陷檢測方法，其特征在于，在合成與所述絕緣子圖像尺寸一致的掩模圖像的步驟之后，還包括：

獲取人工標注的絕緣子圖像；

按照以下方式，獲取所述掩模圖像的精度：

其中，Dice(A,B)為所述掩模圖像的精度，A為所述人工標注的絕緣子圖像中的標注區域，B為所述掩模圖像中的感興趣區域。

8.一種絕緣子圖像分割與缺陷檢測裝置，其特征在于，包括：

圖像獲取模塊，用于獲取絕緣子圖像；

滑窗分割模塊，用于利用滑動窗口將絕緣子圖像分割，構建絕緣子圖像數據集，對所述絕緣子圖像數據集進行數據增強處理；

模型構建模塊，用于構建絕緣子缺陷檢測模型，其中，所述絕緣子缺陷檢測模型包括注意力模塊和加權的雙向跨尺度特征金字塔網絡；

模型訓練模塊，用于利用數據增強后的絕緣子圖像數據集對所述絕緣子缺陷檢測模型進行訓練，得到絕緣子缺陷檢測固化模型；

缺陷識別模塊，用于通過所述絕緣子缺陷檢測固化模型對圖像中的絕緣子缺陷進行檢測，獲得絕緣子缺陷的檢測結果和缺陷位置。