[发明专利]一种电力设备导体插接位置的X射线影像自动检测方法

说明书

本申请提供一种电力设备导体插接位置的X射线影像自动检测方法，所述方法包括X射线成像、图像去噪及特征增强、图像尺寸格式标准化、无监督数据增强‑GAN方法、数据标注、RetinaNet目标检测技术和获取检测结果步骤。本申请具有检测速度快、精度高、可靠性强的优点，解决了GIS、断路器、导线、电缆等电力封闭式设备装配及动作位置X射线图像诊断效率低、可靠性差、X射线自动化检测设备智能化水平低的问题，在实现GIS、断路器、输电线缆压接部位等X射线数字成像的基础上，利用深度学习的智能识别方法快速准确的检测出图像中导体及触头插接位置是否正常，实现电力设备内部相对位置的自动检测，提高X射线检测图像的诊断效率及可靠性。

技术领域

本申请涉及影像检测领域，尤其涉及一种电力设备导体插接位置的X射线影像自动检测方法。

背景技术

随着科技发展，智能电网建设目前备受关注，电力设备的状态检测及性能评价向着精细化及智能化的方向发展。气体绝缘金属全封闭开关GIS设备、罐式断路器、开关及输电线缆等封闭式设备，是电力系统的重要枢纽设备，承担着变电及输电的重任。对于GIS类设备，其内部结构复杂，不易拆卸，导体、触头等连接件被密封在金属外壳中，插接位置的有效接触深度是否满足要求无法用肉眼监测到，其他检测手段也很难直观的定性及定量分析，如果导体插接深度不够而虚接触，导致导体温度过高，从而使得导体表面氧化加速加剧接触电阻增大，如此循环，最后导致拉弧，甚至电力设备发生爆炸导致火灾造成大范围损失。对于架空线路的压接部位，铝压接管及钢锚的压接位置，决定了导线连接的承力范围，压接位置错误将导致线路承载力下降，发生断线停电事故，综上所述，导体插接位置能否准确检测对电网安全运行至关重要。

为了能够确切的知道导体插入的位置，以保证设备安全稳定地运行。X射线数字成像技术是目前针对GIS设备内部情况判断最直接的方法，它可以通过透视成像及计算检测出导体插接深度。相比其他判断方法，它的结果能在刀闸位置处于临界值时为设备可否继续安全运行提供有力依据。同医疗行业X射线检测图像需要专业医生诊断一样，电力设备结构及材质的复杂性，对检测及诊断人员的技术水平要求更高，专业技术人员的短缺与X射线检测工作量日益增长的矛盾越来越突出，由于工作人员技术水平不足或人工X射线检测劳动强度大而产生视觉疲劳等情况，设备内部连接件插接位置的判断可能会出现错误，导致不必要的事故发生。

为此，提出电力设备X射线图像的自动检测方法，提高图像诊断的效率及可靠性。本申请提供了一种基于RetinaNet目标检测技术的电力设备连接件插接位置X射线影像自动检测方法，该方法能够准确、快速的识别出导体、触头、连接件的插入深度或相对位置，提高X射线获取检测结果的诊断效率及准确性，并实现电力设备X射线图像的智能诊断及数字化应用，保障电力设备的安全稳定运行。

发明内容

本申请提供了一种电力设备导体插接位置的X射线影像自动检测方法，以解决电力设备结构及材质的复杂性对检测及诊断人员的技术水平要求更高，专业技术人员的短缺与X射线检测工作量日益增长的矛盾越来越突出，由于工作人员技术水平不足或人工X射线检测劳动强度大而产生视觉疲劳等情况，设备内部连接件插接位置的判断可能会出现错误，导致不必要的事故发生的问题。

本申请提供一种电力设备导体插接位置的X射线影像自动检测方法，包括：

X射线成像，利用X射线数字成像技术获取GIS设备导体插接或装配位置的X射线照片；

图像去噪及特征增强，通过线性降噪方法中的滤波算法对X射线导体插接位置原始图像去噪，清晰显现弹簧的具体位置及特征；

图像尺寸格式标准化，按照卷积神经网络对输入图像尺寸和格式的要求统一去噪后图像的尺寸和格式；

无监督数据增强-GAN方法，通过基于生成对抗网络GAN方法对标准图像进行X射线样本图像增强，生成训练数据图像；

数据标注，通过标注工具标注训练数据图像；