基于OCR-UNet的金属表面缺陷分割

针对金属表面缺陷因尺寸和形状多样化导致检出率低，检出形状差异大等问题，提出一种基于改进UNet网络的金属表面缺陷分割网络OCR-UNet,以图像分割的方式检测金属表面缺陷。此方法以UNet网络提取多级多尺度特征，保留缺陷的位置信息，通过融合解码阶段的多级多尺度特征以更适应多尺度缺陷目标的检测；针对提取的特征难以表达全局上下文信息的问题，引入自注意力并使用粗分割与精分割的细化方式，增强特征对像素类别的表达能力，使其更适用于分割金属表面缺陷；同时引入交并比损失和边缘分割损失来改进网络损失，克服缺陷前景与背景样本极度不均衡问题的同时能捕获对缺陷更准确的表示，实现金属表面缺陷的准确分割。在两个表面缺陷分割数据集上的验证结果表明，所提方法的分割精度高于传统的全卷积网络(fully convolutional network, FCN)、DeepLabV3+网络及UNet网络模型，满足金属表面缺陷分割的需求。     

水喷雾特性对特高压站主变压器火灾的影响研究

建立了特高压站主变压器火灾数值模型，对水喷雾灭火系统作用于变压器的灭火效果开展了模拟研究，探究了喷雾强度、雾滴粒径和雾滴初始速度对主变压器火灾的灭火影响规律，水喷雾灭火系统灭火效果与水雾强度和初始动量成正相关性，并建立了喷雾强度与灭火时间的拟合关系。结果表明，喷雾粒径存在一个最优灭火粒径范围，平均粒径为400～500μm的水喷雾较适用于扑灭特高压主变火灾；以灭火所需的消防水量最小为优化目标，得到灭火最优喷雾强度为8.11 L/(min·m²),并对实际设计中喷雾强度选取进行了探讨。