基于改进YOLOv3的电力设备红外目标检测模型

红外图像检测技术因具有非接触、快速等优点,被广泛应用于电力设备的监测与诊断中,而对设备快速精确地检测定位是实现自动检测与诊断的前提.与普通目标的可见光图像相比,电力设备的红外图像可能存在背景复杂、对比度低、目标特征相近、长宽比偏大等特征,采用原始的YOLOv3模型难以精确定位到目标.针对此问题,该文对YOLOv3模型进...     

基于改进 YOLOv7 的液晶面板电极缺陷视觉检测技术研究

电极质量对液晶面板的显示效果极其重要,针对液晶面板电极缺陷种类多、尺度小、背景复杂而导致难以检测的问题, 本文提出了一种基于改进 YOLOv7 的液晶面板电极缺陷视觉检测方法。 首先,将 CBAM 注意力模块嵌入到 YOLOv7 骨干网络 中,抑制背景信息干扰,强化缺陷特征;其次,采用跨层级连接操作,实现浅层网络与深层网络特征信息的融合;然后,将 C2f 模 块融入特征金字塔网络中以轻量化模型,提高训练速度;最后,使用 WIoU 替换 YOLOv7 模型的损失函数,减小低质量标注产生 的有害梯度,提高对缺陷的定位性能。 在自定义的电极缺陷数据集上进行测试,结果表明,该算法对电极大划伤、划伤、磕伤以 及脏污 4 类缺陷的平均检测精度达 67. 8%,单张检测时间为 5. 6 ms。     

基于改进YOLOv3的电力设备红外诊断方法

针对电力设备异常发热故障诊断过程中识别目标设备单一、红外数据集样本数目庞大、平均识别准确率较低和识别速率较低的问题,提出一种基于深度卷积神经网络的改进YOLOv3目标检测方法,识别和定位绝缘子、隔离开关触头、套管、线夹4类电力设备及其异常发热区域.在改进YOLOv3算法的训练过程中,网络将数据集图片裁剪为416×416...     

电力设备红外图像缺陷检测

机器人在巡检过程中采集到的红外图像很难反映设备目标的纹理信息.人工方法或传统机器学习方法不能精准识别和分类电力设备缺陷,同时其他环境因素容易导致误判.采用CenterNet结合结构化定位的算法模型,通过对现场红外图像数据样本收集、训练及验证算法模型的计算,实现从复杂的红外图像中以较高的准确率将不同变电站设备及其部件识别...     

基于改进YOLOv5s的煤矿电力设备缺陷检测

针对煤矿电力设备缺陷检测精度低的问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的煤矿电力设备缺陷检测的方法。该方法主要包括3个方面的改进：首先,提出了一种多分支的坐标注意力模块,增强了模型获得缺陷区域信息的能力;其次,提出了一种特征融合网络模块,通过将主干网络和颈部网络之间非相邻的特征信息进行跨层连接,进一步增强了模型的特征表达及融合能力;最后,提出了一种快速空间金字塔池化平均池化模块,并将其嵌入颈部网络的路径融合网络之间,以提升网络浅层定位信息传递到深层的能力。实验结果表明,改进YOLOv5s模型的mAP@0.5提升了3.1%,F₁分值提升了3%,满足煤矿电力设备缺陷的检测需求且具有更高的检测精度。     

基于改进YOLOv7的实时输电导线缺陷检测方法

输电导线是电力系统中重要的组成部分,输电导线缺陷将影响电力系统运行。因此提出了基于改进YOLOv7算法的输电导线缺陷检测方法。首先,提出了一种自动扩充数据集的方法,可以使用少量图片建立输电导线缺陷数据集;其次,提出了一种轻量化自注意力主干网络,对YOLOv7的主干网络进行替换,并使用BiFPN进行特征融合。实验结果表明：所提出的改进后的YOLOv7算法将精准度从原本89.4%提升到97.5%;同时,算法将检测速度提升了约60.49%,FPS从原有的52.36帧提升至84.03帧,可以做到对输电线路的实时检测,降低了输电导线缺陷的误检漏检率,提升了检测速度,提高了巡检效率。     

基于改进 YOLOv7 的线束缺陷检测研究

针对目前线束端子压接缺陷检测过程中存在检测效率低、误检率高等问题,提出一种基于改进YOLOv7的线束缺陷检测方法。为提高算法的检测精度,在YOLOv7主干网络中添加归一化注意力模块(NAM),加强对检测目标的定位和识别;在颈部构建多尺度的集中特征金字塔网络(CFP),以捕捉不同尺度下的目标信息,加深对图像深层特征的提取;使用SIoU Loss替换CIoU Loss优化训练模型,在加快模型收敛的同时提高预测框的回归精度。实验结果表明,改进后的YOLOv7网络模型准确率达95.8%,召回率达94.5%,均值平均精度达97.6%,与原模型相比分别提高了5.0%、4.8%和3.3%,模型大小90.5 MB,检测时间为48 ms,有效提高了模型的检测精度。最后,使用PyQt5开源框架设计了线束端子压接缺陷检测系统,实现了端子压接缺陷检测的自动化和可视化,提高了缺陷检测效率,可以满足生产企业的需求。     

红外检测电力设备的应用

为有效发挥红外检测优势,通过对引起电力设备过热缺陷原因的分析,阐述了影响红外检测电力设备的因素,分析了应用红外检测电力设备应注意的问题及红外检测电力设备过热缺陷的判断方法。     

基于改进YOLOv5的电力设备检测算法

针对电力设备背景复杂、小目标密集等特点导致无人机智能电力巡检精度低、效果不佳等问题,提出了一种改进YOLOv5的目标检测算法。首先在原模型上增加一层检测层,重新获取锚点框以便能更好地学习密集小目标的多级特征,提高模型应对复杂电力场景的能力;其次对模型的特征融合模块PANet结构进行改进,通过跳跃连接的方式融合不同尺度的特征,增强信息的传播与重用;最后结合协同注意力模块设计主干网络,以聚焦目标特征,增强复杂背景中密集目标区域的显著度。实验结果表明：所提算法的平均精度均值(IoU=0.5)达到97.1%,比原网络检测性能提升了5.6%,有效改善了复杂背景下小目标的错测、漏检现象。     

基于改进YOLOv4的锂电池缺陷检测方法

针对传统方法检测锂电池表面缺陷精度低、速度慢的问题,提出一种改进的YOLOv4算法。首先,在 CSPDarknet-53 骨干网络中使用空洞卷积代替传统卷积,提高了对不同尺度缺陷的检测。其次,将通道注意力机制插入到颈部网络中,自适应地选择一维卷积核的大小,降低模型的复杂度和计算量。最后,在分类和边界框回归中融合条件卷积来提高网络性能,并扩大数据集以解决由于缺陷样本太少而导致的网络训练过拟合问题。实验结果表明,改进后的YOLOv4算法可以有效检测锂电池表面缺陷并提高对于缺陷的识别和定位能力。改进算法的平均精度均值为93.46%,相较原算法提高了3.03%。     

浅谈红外测温在发现运行电力设备缺陷方面的应用

红外检测技术水平日臻成熟,在电力系统中作为有效、便捷的缺陷检测手段越来越受到各级管理部门的重视,本文通过工作中红外测温发现的一个缺陷实例,阐述了用红外测温发现缺陷时应注意的几个问题。     

基于YOLOv5的砂纸表面缺陷检测方法研究

针对目前工业生产过程中存在砂纸表面缺陷人工质量检测精度低和检测效率低问题,提出一种基于YOLOv5网络模型融合CA注意力机制的砂纸表面缺陷自动检测方法。首先对砂纸生产过程中的砂纸表面图像进行采样,将收集到的砂纸表面缺陷图像分成脱砂、堆砂、划痕和褶皱4种缺陷类型来制作砂纸表面缺陷数据集;其次将YOLOv5主干网络中的C3模块与CA注意力机制结合,改进为CAC3模块;最后将改进前后的网络模型在自建砂纸表面缺陷数据集上进行训练和验证。实验结果表明：得到改进后的YOLOv5+CAC3网络模型,其P、R、mAP@0.5、mAP@0.5：0.95和S的数值分别为96.2%,92.9%,95.8%,65.0%,16.8 ms,相比于改进前的YOLOv5网络模型分别提高了1.1%、2.2%、0.6%、1.7%、4.5 ms。该方法在砂纸表面缺陷检测中精度高、速度快、检测稳定,符合砂纸生产过程中砂纸表面缺陷检测的要求。     

基于红外图像检测和改进YOLOv4的高压套管故障识别方法

红外检测是高压外绝缘设备状态在线检测的主要方法之一,为了提高高压套管发热故障红外图像检测的准确率,解决因故障样本较少引起的漏检问题,文中提出了一种基于改进型YOLOv4的故障识别方法,可实现对套管发热区域的高效定位与识别,具有很好的工程应用前景。对YOLOv4算法进行的改进主要包括：首先,将通道注意力机制SE(Squeeze and Excitation)模块插入特征提取网络中的残差模块中,以加强网络对特征信息的提取;其次,分别使用EIoU Loss和Focal Loss取代原模型的边界框回归损失与置信度损失,以提高损失函数的回归精度以及对数据集中困难样本的识别准确率,从而有效减少漏检发生的概率。实验与测试结果表明,所提方法与改进前相比平均精度提高了5.61%,对数据集中更难被识别的故障样本的精确度提升了8.57%。     

基于改进YOLOv7的输电线路绝缘子设备及其缺陷检测算法

针对输电线路无人机巡检中绝缘子设备及缺陷图像检测过程中存在的绝缘子目标尺寸变化大、缺陷目标尺寸小、背景复杂干扰多和难易样本不平衡等问题,提出一种基于改进YOLOv7的绝缘子设备及缺陷检测算法：1）针对绝缘子缺陷目标尺寸小问题,在YOLOv7特征提取网络浅层引入卷积注意力机制,聚焦缺陷;2）针对绝缘子目标尺度变化大问题,在YOLOv7特征提取网络底部引入感受野增强模块,提取不同尺度目标特征;3）针对背景干扰问题,改进YOLOv7特征融合网络,在顶部引入显示视觉中心模块,同时关注全局信息与局部信息;4）针对难易样本不平衡问题,使用Focal-EIoU损失替换YOLOv7坐标回归损失。在合并的绝缘子及其缺陷无人机图像公开数据集上,该算法的多类目标检测精度均值达到了97.36%。     

基于改进YOLOv5的PCB缺陷检测方法

印刷电路板作为电子产品不可或缺的重要组成部分,其市场需求量与日俱增,因此制造无缺陷的PCB具有重要意义;针对PCB缺陷检测中待检测的缺陷目标较小且多数检测目标与背景容易混淆导致的误检漏检,改进的算法在原生YOLOv5算法的骨干网络中引入坐标注意力机制,在颈部网络中引入Transformer Encoder并增加一个适用于小目标的高分辨率检测头,并且将选定锚框的交并比算法部分改为更先进的E-IoU。相较于原生YOLOv5算法,根据算法评价指标精确率,召回率和平均检测精度均值的结果,改进后的算法性能有显著提升,其中平均检测精度均值更是高达98.46%,且检测速度也达到了72.4 Hz,可以满足工业现场对PCB缺陷检测的精度要求。     

改进YOLOv5的路面缺陷快速检测方法研究

为了实现路面缺陷的智能快速化检测,对深度学习目标检测算法YOLOv5进行改进,得到的3种检测模型(YOLOv5-A,YOLOv5-C,YOLOv5-AC)均可采用视频检测的方式对路面5类缺陷进行快速检测。采用智能手机和数码相机采集路面缺陷图像并制作数据集,在满足视频检测的需求下,使用K-means算法和1-IoU作为样本距离重新聚类anchor,得到更优的锚框参数;在网络多个结构中引入CBAM注意力机制,增强模型的特征提取能力。实验结果表明,YOLOv5-C算法在训练集上的平均精度达到91.8%,相较于原模型提高1%;YOLOv5-A算法在验证集上的平均精度达到92.7%,相较于原模型提高1.7%;在实际检测效果上,YOLOv5-AC算法在裂缝、破碎板和坑洞的识别准确度上达到89%、62%、90%,相较于原模型提高了45%、4%、5%,且模型的检测速度达到40 FPS。YOLOv5-AC算法具有较高的检测精度和识别速度,一定条件下可以满足在道路缺陷检测中的智能化实时检测需求。     

基于改进YOLOv5的金属焊缝缺陷检测

为提高工业上焊缝缺陷自动检测与处理的效率,基于深度学习提出一种改进的YOLOv5焊缝缺陷检测方法。针对焊缝样本数据不足的问题,提出一种Mosaic+Mixup的数据增强策略,同时为减少网络的计算量和网络参数量,引入轻量型的GhostNet网络代替YOLOv5主干网络中CSP1模块中的残差模块,并且采用CIOU_Loss作为坐标位置损失提高算法的收敛速度与准确率。最后使用测试集进行焊缝缺陷检测,改进的YOLOv5的平均精度均值（mean Average Precision,mAP）达到96.88%,单张图片检测时间不超过50毫秒,优于传统机器学习算法,能够满足实际工程中对焊缝缺陷的实时性检测要求。     

基于改进YOLOv5的飞机蒙皮表面缺陷检测方法

飞机蒙皮表面缺陷会影响飞机的气动特性,严重的甚至会影响飞行安全。针对飞机蒙皮表面缺陷检测精度不高的问题,提出一种基于改进YOLOv5的缺陷检测方法,对裂纹、腐蚀、划痕和撞击等4类缺陷进行检测。该方法首先对采集的飞机蒙皮表面缺陷数据集利用平均结构相似性(MSSIM)方法剔除相似性图像;接着,在YOLOv5的Backbone部分融入卷积块注意力模块(CBAM);最后,在Neck部分使用移动窗口转换模块(STB)替换CSP＿2模块。实验结果表明,改进后的方法检测性能较好,准确率、召回率和平均精度分别达到88.29%、87.13%和92.88%,比YOLOv5s高出3.28%、3.04%和2.77%,为飞机蒙皮表面缺陷检测提供技术参考。     

基于改进YOLOv5的轻量化绝缘子缺陷检测算法

无人机巡检已经成为当下输电线路巡检的主流方式,绝缘子缺陷的检测是无人机巡检中的重要环节。因此,提出了一种基于改进YOLOv5的轻量化绝缘子缺陷检测算法。首先,使用轻量型的Ghost卷积代替普通卷积;然后,使用重复加权BiFPN（双向特征金字塔网络）替换原特征提取网络,提高网络对不同尺度的特征提取能力;最后,引入CA（坐标注意力机制）提高了主干特征提取效率。实验结果表明,绝缘子检测的平均精度值提升了1.7个百分点,模型大小减少了13.1%,改进后的算法模型在提升检测精度的同时更加轻量化,可实现绝缘子缺陷的快速检测。