[发明专利]一种基于机器学习的绝缘设备缺陷识别及成像方法在审
| 申请号： | 202111292224.0 | 申请日： | 2021-11-03 |
| 公开（公告）号： | CN113984909A | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 王格梓;毕宏伟;马媛;李文波;谷森;李志锋;范旭泽;李润晨;张军;郝晓军;郑野;刘娇健;宋亚勤 | 申请（专利权）人： | 陕西省地方电力（集团）有限公司西安供电分公司;陕西能源研究院有限公司;西安交通大学 |
| 主分类号： | G01N29/44 | 分类号： | G01N29/44;G01N29/06;G06K9/00;G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 西安合创非凡知识产权代理事务所(普通合伙) 61248 | 代理人： | 高志永 |
| 地址： | 710054 陕西*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的绝缘设备缺陷识别及成像方法，包括：通过超声探伤仪对绝缘设备进行探测获取回波数据，将回波数据通过无线传输回地面工作站，地面工作站将回波数据输入训练好的卷积神经网络模型，输出是否有缺陷的判断结果，有缺陷时输出缺陷类型，并输出缺陷处的B扫描图像；其中卷积神经网络模型的训练过程中，对不同类型缺陷及对应回波数据进行分类，提取不同类型缺陷对应回波数据的特征。本发明通过回波数据对绝缘设备进行缺陷类型识别并输出图像，提高了对内部缺陷的检测效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 绝缘 设备 缺陷 识别 成像 方法 | ||
【主权项】：
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