基于深度学习的配电线路瓷绝缘子缺陷识别

摘要：

考虑当前方法在识别瓷绝缘子缺陷时,受到缺陷类别的影响,导致识别精度较低的问题,提出了基于深度学习的配电线路瓷绝缘子缺陷识别方法.根据瓷绝缘子可靠性测试原理,采用兆欧表测试配电线路电源电压,通过计算配电线路的电源负载特性,引入测试电压波纹系数,对配电线路瓷绝缘子缺陷进行电子信号检测.根据配电线路瓷绝缘子表面的缺陷区域分布规律,计算瓷绝缘子缺陷图像的深度学习中心和隶属度函数.利用深度学习特征的最佳数量,定位检索配电线路瓷绝缘子缺陷特征,通过对瓷绝缘子缺陷图像的二值化处理,实现配电线路瓷绝缘子缺陷识别.实验结果表明,所提方法在识别瓷绝缘子脱落、灼蚀时缺陷识别指标都达到了 9,破损时缺陷识别指标均控制在8以上,具有较高的识别精度.

关键词：深度学习、瓷绝缘子、配电线路、定位检索、缺陷识别、二值化处理

所属期刊栏目：52

分类号：TM726(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：广东省科技研发项目201091325

在线出版日期：2023-03-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：70-74