文档名：一种无人机在线喷涂绝缘子RTV质量评价方法
摘要：针对无人机在线喷涂绝缘子RTV涂层的问题,提出一种基于计算机视觉和深度学习模型的喷涂质量评价方法.构建语义分割模型提取图像中绝缘子RTV喷涂区域,将提取的区域进行网格划分生成子图像块,再将每个图像块送入神经网络分类模型进行缺陷检测和分类,最后结合模糊评价手段,按照各类子图像块所占的面积比例来生成评定分数,实现喷涂质量的评价.经实验验证,所提方法能准确有效地检测喷涂缺陷,生成的评价结果符合运检标准,满足实际生产需要.
Abstract：AnautomaticevaluationmethodbasedoncomputervisionanddepthlearningmodelwasproposedtoevaluatetheinsulatorRTVsprayingquality.ThismethodfirstconstructsasemanticsegmentationmodeltoextracttheinsulatorRTVcoatingareafromtheimagebackground.Then,theextractedareaisdividedintorectangleblockswhichwillbeclas-sifiedintodifferentdefecttypesthroughaneuralnetworkclassificationmodel.Finally,thefuzzyevaluationmethodiscombinedtogeneratearatingscoretoevaluatetheRTVsprayingqualityaccordingtotheareaproportionofthedefectblocksinthewholeimage.Experimentsshowtheproposedmethodisaccurateandeffectiveinthattheevaluationresultsareconsistentwiththeoperationandinspectionstandards,whichcanmeettheactualproductionneeds.
作者：汪博文 杨昌建 汪峰 杨传凯 寇宗祥 杜建超 Author：WangBowen YangChangjian WangFeng YangChuankai KouZongxiang DuJianchao
作者单位：国网陕西省电力有限公司安康供电公司,陕西安康725000国网陕西省电力有限公司电力科学研究院,西安710100西安电子科技大学通信工程学院,西安710071西安电子科技大学通信工程学院,西安710071;西安电子科技大学广州研究院,广州510555
刊名：电测与仪表 ISTICPKU
Journal：ElectricalMeasurement&Instrumentation
年，卷(期)：2023, 60(12)
分类号：TM755TP391
关键词：绝缘子 RTV喷涂 图像处理 缺陷分类 质量评估
Keywords：insulator RTVspraying imageprocessing defectclassification qualityevolution
机标分类号：TP391TP217TP183
在线出版日期：2023年12月28日
基金项目：国网陕西省电力有限公司科技研发项目一种无人机在线喷涂绝缘子RTV质量评价方法[
期刊论文] 电测与仪表--2023, 60(12)汪博文 杨昌建 汪峰 杨传凯 寇宗祥 杜建超针对无人机在线喷涂绝缘子RTV涂层的问题,提出一种基于计算机视觉和深度学习模型的喷涂质量评价方法.构建语义分割模型提取图像中绝缘子RTV喷涂区域,将提取的区域进行网格划分生成子图像块,再将每个图像块送入神经网络分...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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