基于卷积神经网络的绝缘子RTV喷涂缺陷检测方法

摘要：

绝缘子室温硫化硅橡胶(room temperature vulcanized silicone rubber,RTV)涂层的二次喷涂可以有效延长绝缘子的使用寿命,保障电力系统的安全运行.针对喷涂质量的评估问题,提出一种基于卷积神经网络的RTV喷涂缺陷自动检测方法:首先构建绝缘子RTV喷涂区域提取网络模型,对绝缘子RTV喷涂区域进行精确分割;然后构建绝缘子RTV喷涂缺陷检测网络模型,对5种喷涂缺陷进行语义分割.实验结果证明,所构建的喷涂缺陷检测网络模型在评价指标上优于主流的语义分割网络,具有良好的性能,能够满足应用需求.

关键词：电力运检、绝缘子、RTV喷涂、卷积神经网络、缺陷检测

所属期刊栏目：36

分类号：TM216;TP391.41(电工材料)

资助基金：国网陕西省电力有限公司科技研发项目5226AK220001

在线出版日期：2023-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：114-121