【摘 要】
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针对变压器套管发热缺陷人工检测方法效率低下的问题,设计基于红外图像目标检测与温度特征提取的变压器套管发热缺陷诊断系统,以实现发热缺陷的自动诊断。首先,采用YOLOX目标检测模型对红外图像中不同电压等级套管进行分类识别,使用结合Mish激活函数的快速空间金字塔池化(spatial pyramid pooling-fast, SPPF)结构替换主干特征提取网络的空间金字塔池化(spatial pyra
【基金项目】
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国网湖北省电力有限公司超高压公司科技项目(B715202200G8);
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针对变压器套管发热缺陷人工检测方法效率低下的问题,设计基于红外图像目标检测与温度特征提取的变压器套管发热缺陷诊断系统,以实现发热缺陷的自动诊断。首先,采用YOLOX目标检测模型对红外图像中不同电压等级套管进行分类识别,使用结合Mish激活函数的快速空间金字塔池化(spatial pyramid pooling-fast, SPPF)结构替换主干特征提取网络的空间金字塔池化(spatial pyramid pooling, SPP)结构,并在特征融合网络中添加高效通道注意力(efficient channel attention, ECA)模块以提高检测准确率;其次,设定所检测套管电压等级类别,根据预测框信息对同电压等级套管进行定位裁剪;最后对套管图像做加权均值法灰度化处理并进行区域划分,提取不同区域温度特征信息进行发热缺陷诊断,并以报表形式展示。实验结果表明:目标检测模型识别准确率达到98.41%,模型对图像的平均检测速度达到46.80帧/s,所设计系统能准确诊断出变压器套管发热缺陷,提高缺陷检测效率。
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