CN116183621B - 一种瓷绝缘子质量检测方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种瓷绝缘子质量检测方法及系统，涉及数据处理相关技术领域，通过图像采集装置对瓷绝缘子进行图像采集，获得多角度瓷绝缘子图像信息集合；根据瓷绝缘子的应用标准，获得表面预定卷积核；按照表面预定卷积核对多角度瓷绝缘子图像信息集合进行遍历卷积计算，获得瓷绝缘子表面缺陷特征信息；通过超声波探伤仪获得瓷绝缘子内部缺陷特征信息；将表面缺陷特征信息和内部缺陷特征信息输入瓷绝缘子质量分析模型，获得瓷绝缘子质量检测结果；基于瓷绝缘子质量检测结果，对所述瓷绝缘子进行运维管理；解决了如何智能化的实现对瓷绝缘子质量的实时检测，提高质量检测效率与准确性的技术问题。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理相关技术领域，具体涉及一种瓷绝缘子质量检测方法及系统。
背景技术
瓷绝缘子是一种特殊的绝缘元件，能够在架空输电线路中起到重要用处，瓷绝缘子是由电工陶瓷制成的绝缘子，电工陶瓷由石英、长石和黏土做原料烘焙而成，瓷绝缘子的瓷件表面通常以瓷釉覆盖，以提高其机械强度，防水浸润，增加表面光滑度。
瓷绝缘子产品中的蝶式绝缘子跟针式绝缘子主要用于高低压输电线路，需要能够承受高温和机械外力，要求瓷绝缘子需要具有机械强度高、耐磨性、耐腐蚀性好、热稳定好等性能，瓷绝缘子的缺陷检测是影响其性能最关键的因素。
目前，针对瓷绝缘的质量检测具有一定的局限性，主要依赖于人工进行检测，检测效率也比较低，且不能达到对瓷绝缘子质量的实时检测，进一步的，由于不同工程技术人员的经验程度也不同也会造成检测结果准确度的不稳定性，如何智能化的实现对瓷绝缘子质量的实时检测，提高质量检测效率与准确性成为目前亟需解决的技术问题。
发明内容
本申请提供了一种瓷绝缘子质量检测方法及系统，用于解决如何智能化的实现对瓷绝缘子质量的实时检测，提高质量检测效率与准确性的技术问题，达到瓷绝缘子能够稳定运行，降低经济损失的技术效果。
鉴于上述问题，本申请提供了一种瓷绝缘子质量检测方法及系统。
第一方面，本申请实施例提供了一种瓷绝缘子质量检测方法，所述方法包括：通过图像采集装置对瓷绝缘子进行图像采集，获得多角度瓷绝缘子图像信息集合；根据瓷绝缘子的应用标准，获得表面预定卷积核；按照所述表面预定卷积核对所述多角度瓷绝缘子图像信息集合进行遍历卷积计算，获得图像卷积计算结果；根据所述图像卷积计算结果，获得瓷绝缘子表面缺陷特征信息；通过超声波探伤仪对所述瓷绝缘子进行超声波测量，获得超声波探伤曲线；对所述超声波探伤曲线进行波形分析，获得瓷绝缘子内部缺陷特征信息；将所述瓷绝缘子表面缺陷特征信息和所述瓷绝缘子内部缺陷特征信息输入瓷绝缘子质量分析模型中，获得瓷绝缘子质量检测结果；基于所述瓷绝缘子质量检测结果，对所述瓷绝缘子进行运维管理。
第二方面，本申请实施例提供了一种瓷绝缘子质量检测系统，所述系统包括：图像采集模块，所述图像采集模块用于通过图像采集装置对瓷绝缘子进行图像采集，获得多角度瓷绝缘子图像信息集合；表面预定卷积核获取模块，所述表面预定卷积核获取模块用于根据瓷绝缘子的应用标准，获得表面预定卷积核；图像卷积计算结果获取模块，所述图像卷积计算结果获取模块用于按照所述表面预定卷积核对所述多角度瓷绝缘子图像信息集合进行遍历卷积计算，获得图像卷积计算结果；表面缺陷特征信息获取模块，所述表面缺陷特征信息获取模块用于根据所述图像卷积计算结果，获得瓷绝缘子表面缺陷特征信息；超声波测量模块，所述超声波测量模块用于通过超声波探伤仪对所述瓷绝缘子进行超声波测量，获得超声波探伤曲线；探伤曲线分析模块，所述探伤曲线分析模块用于对所述超声波探伤曲线进行波形分析，获得瓷绝缘子内部缺陷特征信息；瓷绝缘子质量检测结果获取模块，所述瓷绝缘子质量检测结果获取模块用于将所述瓷绝缘子表面缺陷特征信息和所述瓷绝缘子内部缺陷特征信息输入瓷绝缘子质量分析模型中，获得瓷绝缘子质量检测结果；运维管理模块，所述运维管理模块用于基于所述瓷绝缘子质量检测结果，对所述瓷绝缘子进行运维管理。
本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
本申请实施例提供的一种瓷绝缘子质量检测方法及系统，通过图像采集装置对瓷绝缘子进行图像采集，获得多角度瓷绝缘子图像信息集合；根据瓷绝缘子的应用标准，获得表面预定卷积核；按照所述表面预定卷积核对所述多角度瓷绝缘子图像信息集合进行遍历卷积计算，获得图像卷积计算结果；根据所述图像卷积计算结果，获得瓷绝缘子表面缺陷特征信息；通过超声波探伤仪对所述瓷绝缘子进行超声波测量，获得超声波探伤曲线；对所述超声波探伤曲线进行波形分析，获得瓷绝缘子内部缺陷特征信息；将所述瓷绝缘子表面缺陷特征信息和所述瓷绝缘子内部缺陷特征信息输入瓷绝缘子质量分析模型中，获得瓷绝缘子质量检测结果；基于所述瓷绝缘子质量检测结果，对所述瓷绝缘子进行运维管理；解决了如何智能化的实现对瓷绝缘子质量的实时检测，提高质量检测效率与准确性的技术问题，达到瓷绝缘子能够稳定运行，降低经济损失的技术效果。
附图说明
图1为本申请提供的一种瓷绝缘子质量检测方法的流程示意图；
图2为本申请提供的一种瓷绝缘子质量检测方法中获得瓷绝缘子表面缺陷特征信息的流程示意图；
图3为本申请提供的一种瓷绝缘子质量检测方法中获得瓷绝缘子内部缺陷特征信息的流程示意图；
图4为本申请提供的一种瓷绝缘子质量检测系统的结构示意图；
附图标记说明：图像采集模块100，表面预定卷积核获取模块200，图像卷积计算结果获取模块300，表面缺陷特征信息获取模块400，超声波测量模块500，探伤曲线分析模块600，瓷绝缘子质量检测结果获取模块700，运维管理模块800。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
本申请通过提供一种瓷绝缘子质量检测方法及系统，用于解决如何智能化的实现对瓷绝缘子质量的实时检测，提高质量检测效率与准确性的技术问题，达到瓷绝缘子能够稳定运行，降低经济损失的技术效果。
实施例一
如图1所示，本申请提供了一种瓷绝缘子质量检测方法，所述方法包括：
S100：通过图像采集装置对瓷绝缘子进行图像采集，获得多角度瓷绝缘子图像信息集合；
具体而言，瓷绝缘子是一种特殊的绝缘元件，能够在架空输电线路中起到重要用处，瓷绝缘子是由电工陶瓷制成的绝缘子，电工陶瓷由石英、长石和黏土做原料烘焙而成，瓷绝缘子的瓷件表面通常以瓷釉覆盖，以提高其机械强度，防水浸润，增加表面光滑度。瓷绝缘子产品主要用于高低压输电线路，需要能够承受高温和机械外力，要求瓷绝缘子需要具有机械强度高、耐磨性、耐腐蚀性好、热稳定好等性能，瓷绝缘子的缺陷检测是影响其性能最关键的因素。
为了实现对瓷绝缘子质量的检测，首先是瓷绝缘子表面缺陷的获得，本申请实施例中，利用图像采集装置对瓷绝缘子的表面缺陷进行识别获取，具体的，通过图像采集装置对生产制造的瓷绝缘子进行实时动态图像采集，为了实现对瓷绝缘子表面的充分采集，利用图像采集装置多角度对瓷绝缘子进行采集，获得多角度瓷绝缘子图像信息集合，为后续瓷绝缘子表面缺陷的获取提供数据基础。
S200：根据瓷绝缘子的应用标准，获得表面预定卷积核；
具体而言，卷积核就是图像处理时，给定输入图像，输入图像中一个小区域中像素加权平均后成为输出图像中的每个对应像素，卷积核具有的一个属性就是局部性，即它只关注局部特征，局部的程度取决于卷积核的大小。本申请实施例中，根据瓷绝缘子的应用标准，获得对瓷绝缘子的表面要求，根据表面要求获得该表面要求对应的表面预定卷积核，示例性的，以瓷绝缘子表面对涂覆的瓷釉要求为例，获得满足应用要求对应的表面预定卷积核。
S300：按照所述表面预定卷积核对所述多角度瓷绝缘子图像信息集合进行遍历卷积计算，获得图像卷积计算结果；
具体而言，将所述表面预定卷积核与输入的采集的不同区域的多角度瓷绝缘子图像分别做卷积，获得图像卷积计算结果，即，得到多角度瓷绝缘子图像的特征图。
S400：根据所述图像卷积计算结果，获得瓷绝缘子表面缺陷特征信息；
具体而言，利用卷积计算获得的多角度瓷绝缘子图像的特征图，例如，裂纹、气泡、凹凸不平等特征图，进而获得瓷绝缘子表面缺陷特征信息，所述表面缺陷特征信息包括缺陷的类型、大小和位置等信息，进而利用图像采集装置以及卷积核算法，完成对瓷绝缘子表面缺陷的自动识别，降低人工对表面缺陷的识别，提高了表面缺陷识别的准确性和识别效率。
进一步的，如图2所示，本申请实施例提供的方法中的步骤S400还包括：
S410：按照预定尺寸对所述多角度瓷绝缘子图像信息集合中的各角度图像进行网格划分；
S420：根据所述表面预定卷积核对网格划分后的所述各角度图像进行遍历卷积计算，获得各角度图像对应的所述图像卷积计算结果；
S430：基于所述图像卷积计算结果，获得多角度表面特征信息集合；
S440：将所述多角度表面特征信息集合中的各表面特征进行特征融合，获得所述瓷绝缘子表面缺陷特征信息。
进一步的，为了实现对瓷绝缘子表面缺陷特征信息的获取，利用卷积核对图像进行处理，具体的，将利用图像采集装置采集的多角度瓷绝缘子图像信息集合中的各角度图像按照一定的尺寸大小对其进行网格划分，将网格划分后的不同角度的各个图像与所述表面预定卷积核分别做卷积计算，实现对各个图像特征图的获取，获得各角度图像对应的所述图像卷积计算结果，所述图像卷积计算结果为各个图像的特征图，基于所述图像卷积计算结果，获得多角度表面特征信息集合，例如，表面粗糙度、气泡、裂纹等特征信息集合，最后将多角度表面特征信息集合中的各表面特征进行特征融合，进而获得所述瓷绝缘子表面缺陷特征信息。
S500：通过超声波探伤仪对所述瓷绝缘子进行超声波测量，获得超声波探伤曲线；
S600：对所述超声波探伤曲线进行波形分析，获得瓷绝缘子内部缺陷特征信息；
具体而言，超声波的节能、环保、高穿透性、高集成性以及不破坏被检测样品的特点被广泛应用在缺陷测试等方面，根据超声波在不同缺陷情况下的波形变化来实现对瓷绝缘子内部缺陷的检测。
为了实现对瓷绝缘子内部缺陷的获得，本申请实施例中采用超声波探伤仪来实现对瓷绝缘子内部缺陷的获得，通过超声波探伤仪对所述瓷绝缘子进行超声波测量，探头发射的超声波，以爬波或者纵波的形式传播，当遇到裂纹等类型的缺陷时，反射回来，被探头所接收，反射回来的信号送到仪器中，以脉冲波形的方式显示，获得超声波探伤曲线，对获得的所述超声波探伤曲线的波形进行分析，获得瓷绝缘子内部缺陷特征信息。
进一步的，如图3所示，本申请实施例提供的方法中的步骤S600还包括：
S610：对所述超声波探伤曲线进行去噪滤波，获得标准超声波探伤曲线；
S620：构建瓷绝缘子缺陷特征波形数据库；
S630：将所述标准超声波探伤曲线和所述瓷绝缘子缺陷特征波形数据库进行波形匹配，获得探伤缺陷类型特征；
S640：获得所述探伤缺陷类型特征的缺陷位置和缺陷幅度；
S650：基于所述探伤缺陷类型特征、所述缺陷位置和缺陷幅度，获得所述瓷绝缘子内部缺陷特征信息。
具体而言，超声波检测信号中通常混杂有不同程度且种类各异的噪声，给缺陷的识别和特性表征带来困难，为了提高瓷绝缘子内部缺陷特征信息的准确获得，本申请实施例中，对所述超声波探伤曲线进行去燥滤波，优选的，通过小波分析方法进行去燥滤波，获得标准超声波探伤曲线，通过历史大数据中采集的不同缺陷特征对应的波形，构建瓷绝缘子缺陷特征波形数据库，将获得的标准超声波探伤曲线与瓷绝缘子缺陷特征波形数据库中的波形曲线进行波形匹配，根据波形匹配结果，获得相对应的探伤缺陷类型特征，利用超声波探伤仪获得所述探伤缺陷类型特征的缺陷位置和缺陷幅度，基于所述探伤缺陷类型、缺陷位置和缺陷幅度，获得所述瓷绝缘子内部缺陷特征信息，完成对瓷绝缘子内部缺陷信息的获取。
进一步的，所述方法还包括：
S660：通过温度传感器获得瓷绝缘子测量温度信息；
S670：根据所述瓷绝缘子测量温度信息进行温度补偿，获得温度补偿参数信息；
S680：基于所述温度补偿参数信息，确定超声波声速影响系数；
S690：基于所述超声波声速影响系数，对所述瓷绝缘子内部缺陷特征信息进行修正。
具体而言，在利用超声波探测仪对瓷绝缘子内部缺陷进行检测时，温度的变化也会对超声波的传播速度产生影响，为了保证瓷绝缘子内部缺陷特征信息的精确性，通过温度传感器对瓷绝缘子测量时的温度信息进行获得，根据所述瓷绝缘子测量时对应的温度高低进行温度补偿，减少温度对超声波传播速度的影响，获得温度补偿参数信息，所述温度补偿信息根据瓷绝缘子测量时对应的温度高低来决定，根据温度补偿参数信息，确定温度对超声波传播速度的影响系数，最后根据超声波声速影响系数，对所述瓷绝缘子内部缺陷特征信息进行修正，提高内部缺陷特征信息的准确性。
S700：将所述瓷绝缘子表面缺陷特征信息和所述瓷绝缘子内部缺陷特征信息输入瓷绝缘子质量分析模型中，获得瓷绝缘子质量检测结果；
具体而言，利用图像采集装置获得的瓷绝缘子表面缺陷特征信息以及利用超声波探测仪获得的瓷绝缘子内部缺陷特征信息作为输入数据，输入到瓷绝缘子质量分析模型中，其中，所述瓷绝缘子质量分析模型是以神经网络模型为基础构建的数学逻辑模型，能够利用数学数据不断收敛的特性进行分析，进而基于机器学习输出收敛后的信息，获得瓷绝缘子质量检测结果。
进一步的，本申请实施例提供的方法中的步骤S700中的瓷绝缘子质量分析模型构建方法包括：
S710：获得历史瓷绝缘子缺陷特征信息，并将所述历史瓷绝缘子缺陷特征信息作为模型训练集；
S720：基于所述模型训练集进行深度网络模型监督训练，获得瓷绝缘子表面缺陷质量分析半模型；
S730：根据所述模型训练集进行深度网络模型监督训练，获得瓷绝缘子内部缺陷质量分析半模型；
S740：将所述瓷绝缘子表面缺陷质量分析半模型和所述瓷绝缘子内部缺陷质量分析半模型进行合并，生成所述瓷绝缘子质量分析模型。
具体而言，所述瓷绝缘子质量分析模型是以神经网络模型为基础构建的数学逻辑模型，能够利用数学数据不断收敛的特性进行分析，进而基于机器学习输出收敛后的信息。具体的，获得历史瓷绝缘子缺陷特征信息，所述瓷绝缘子质量分析模型是通过大量的历史瓷绝缘子缺陷特征信息作为训练数据集进行数据训练获得的数学模型，以瓷绝缘子不同表面缺陷对应的质量分析结果作为监督数据，对获得的瓷绝缘子质量分析模型进行深度网络模型监督训练，通过监督数据，完成模型的自修正，获得瓷绝缘子表面缺陷质量分析半模型；同样的，以瓷绝缘子不同内部缺陷对应的质量分析结果作为监督数据，对获得的瓷绝缘子质量分析模型进行深度网络模型监督训练，获得瓷绝缘子内部缺陷质量分析半模型；最后将所述瓷绝缘子表面缺陷质量分析半模型和所述瓷绝缘子内部缺陷质量分析半模型进行合并，生成所述瓷绝缘子质量分析模型；训练完成的数学模型具有输入表面缺陷特征信息和瓷绝缘子内部缺陷特征信息，经过学习得到的运算处理关系得到对应的瓷绝缘子质量检测结果的效果，所述瓷绝缘子质量分析模型的训练数据为达到数据智能化处理，提高瓷绝缘子质量检测结果的准确性，为后续瓷绝缘子的运维管理奠定数据基础。
进一步的，本申请实施例提供的方法中的步骤S700中的获得瓷绝缘子质量检测结果方法包括：
S750：所述瓷绝缘子质量分析模型包括输入层、质量识别逻辑层和输出层；
S760：将所述瓷绝缘子表面缺陷特征信息和所述瓷绝缘子内部缺陷特征信息作为输入层，输入至所述质量识别逻辑层中，输出瓷绝缘子质量检测结果；
S770：将所述瓷绝缘子质量检测结果作为模型输出结果，通过所述输出层输出。
具体而言，在利用所述瓷绝缘子质量分析模型获得瓷绝缘子质量检测结果过程中，所述瓷绝缘子质量分析模型包括输入层、质量识别逻辑层和输出层，将所述瓷绝缘子表面缺陷特征信息和所述瓷绝缘子内部缺陷特征信息作为输入层，输入层将输入的数据在传输至质量识别逻辑层进行数据运算处理，优选的利用质量标签对不同缺陷类型进行质量识别，输出瓷绝缘子质量检测结果，最后利用瓷绝缘子质量分析模型中的输出层将质量识别逻辑层运算的结果作为瓷绝缘子质量检测结果输出，完成对瓷绝缘子质量检测结果的获得。
进一步的，在通过瓷绝缘子质量分析模型获得瓷绝缘子质量检测结果之后，所述方法还包括：
S781：获得所述瓷绝缘子的运行环境信息；
S782：对所述运行环境信息进行老化程度分析，获得质量老化影响因子；
S783：获得所述瓷绝缘子的运行年限信息和使用寿命信息，将所述运行年限信息和所述使用寿命信息的差值作为可使用年限信息；
S784：基于所述质量老化影响因子对所述可使用年限信息进行损失分析，获得质量损失系数；
S785：根据所述质量损失系数，对所述瓷绝缘子质量检测结果进行修正。
具体而言，在获得瓷绝缘子质量检测结果之后，本申请实施例还获得所述瓷绝缘子的运行环境信息，例如，承受的温度信息、高压信息员、机械力大小信息、环境的温度湿度等信息，严峻的工作环境容易加速瓷绝缘子的老化，对所述运行环境进行老化程度分析，获得质量老化影响因子，获得瓷绝缘子的运行年限信息和使用寿命信息，将所述运行年限信息和所述使用寿命信息的差值作为可使用年限信息，同时，基于不同瓷绝缘子的运行环境获得的质量老化影响因子对瓷绝缘子的可使用年限信息进行损失分析，获得质量损失系数，最后根据质量损失系数，对瓷绝缘子质量检测结果进行修正，进一步的提高瓷绝缘子质量检测结果的准确性。
S800：基于所述瓷绝缘子质量检测结果，对所述瓷绝缘子进行运维管理。
具体而言，最后根据获得的瓷绝缘质量检测结果，对瓷绝缘子进行运行维护管理，达到瓷绝缘子能够稳定运行，降低经济损失的技术效果。
综上所述，本申请实施例所提供的一种瓷绝缘子质量检测方法具有如下技术效果：
1.本申请实施例提供的一种瓷绝缘子质量检测方法，通过图像采集装置对瓷绝缘子进行图像采集，获得多角度瓷绝缘子图像信息集合；根据瓷绝缘子的应用标准，获得表面预定卷积核；按照所述表面预定卷积核对所述多角度瓷绝缘子图像信息集合进行遍历卷积计算，获得图像卷积计算结果；根据所述图像卷积计算结果，获得瓷绝缘子表面缺陷特征信息；通过超声波探伤仪对所述瓷绝缘子进行超声波测量，获得超声波探伤曲线；对所述超声波探伤曲线进行波形分析，获得瓷绝缘子内部缺陷特征信息；将所述瓷绝缘子表面缺陷特征信息和所述瓷绝缘子内部缺陷特征信息输入瓷绝缘子质量分析模型中，获得瓷绝缘子质量检测结果；基于所述瓷绝缘子质量检测结果，对所述瓷绝缘子进行运维管理；解决了如何智能化的实现对瓷绝缘子质量的实时检测，提高质量检测效率与准确性的技术问题，达到瓷绝缘子能够稳定运行，降低经济损失的技术效果。
2.本申请实施例中，将所述瓷绝缘子表面缺陷特征信息和所述瓷绝缘子内部缺陷特征信息输入瓷绝缘子质量分析模型中，所述瓷绝缘子质量分析模型是以神经网络模型为基础构建的数学逻辑模型，能够利用数学数据不断收敛的特性进行分析，进而基于机器学习输出收敛后的信息。所述瓷绝缘子质量分析模型是通过大量的历史瓷绝缘子缺陷特征信息作为训练数据集进行数据训练获得的数学模型，以瓷绝缘子不同表面缺陷对应的质量分析结果和不同内部缺陷对应的质量分析结果作为监督数据，对获得的瓷绝缘子质量分析模型进行深度网络模型监督训练，通过监督数据，完成模型的自修正，获得所述瓷绝缘子质量分析模型，达到数据智能化处理，提高瓷绝缘子质量检测结果的准确性，为后续瓷绝缘子的运维管理奠定数据基础的技术效果。
3.本申请实施例中充分考虑温度的变化对超声波的传播速度产生影响，为了保证瓷绝缘子内部缺陷特征信息的精确性，根据所述瓷绝缘子测量时对应的温度高低进行温度补偿，减少温度对超声波传播速度的影响，提高内部缺陷特征信息的准确性。
实施例二
基于与前述实施例中一种瓷绝缘子质量检测方法相同的发明构思，如图4所示，本申请提供了一种瓷绝缘子质量检测系统，所述系统包括：
图像采集模块100，所述图像采集模块100用于通过图像采集装置对瓷绝缘子进行图像采集，获得多角度瓷绝缘子图像信息集合；
表面预定卷积核获取模块200，所述表面预定卷积核获取模块200用于根据瓷绝缘子的应用标准，获得表面预定卷积核；
图像卷积计算结果获取模块300，所述图像卷积计算结果获取模块300用于按照所述表面预定卷积核对所述多角度瓷绝缘子图像信息集合进行遍历卷积计算，获得图像卷积计算结果；
表面缺陷特征信息获取模块400，所述表面缺陷特征信息获取模块400用于根据所述图像卷积计算结果，获得瓷绝缘子表面缺陷特征信息；
超声波测量模块500，所述超声波测量模块500用于通过超声波探伤仪对所述瓷绝缘子进行超声波测量，获得超声波探伤曲线；
探伤曲线分析模块600，所述探伤曲线分析模块600用于对所述超声波探伤曲线进行波形分析，获得瓷绝缘子内部缺陷特征信息；
瓷绝缘子质量检测结果获取模块700，所述瓷绝缘子质量检测结果获取模块700用于将所述瓷绝缘子表面缺陷特征信息和所述瓷绝缘子内部缺陷特征信息输入瓷绝缘子质量分析模型中，获得瓷绝缘子质量检测结果；
运维管理模块800，所述运维管理模块800用于基于所述瓷绝缘子质量检测结果，对所述瓷绝缘子进行运维管理。
进一步的，所述系统中的表面缺陷特征信息获取模块400还用于：
按照预定尺寸对所述多角度瓷绝缘子图像信息集合中的各角度图像进行网格划分；
根据所述表面预定卷积核对网格划分后的所述各角度图像进行遍历卷积计算，获得各角度图像对应的所述图像卷积计算结果；
基于所述图像卷积计算结果，获得多角度表面特征信息集合；
将所述多角度表面特征信息集合中的各表面特征进行特征融合，获得所述瓷绝缘子表面缺陷特征信息。
进一步的，所述系统中的探伤曲线分析模块600还用于：
对所述超声波探伤曲线进行去噪滤波，获得标准超声波探伤曲线；
构建瓷绝缘子缺陷特征波形数据库；
将所述标准超声波探伤曲线和所述瓷绝缘子缺陷特征波形数据库进行波形匹配，获得探伤缺陷类型特征；
获得所述探伤缺陷类型特征的缺陷位置和缺陷幅度；
基于所述探伤缺陷类型特征、所述缺陷位置和缺陷幅度，获得所述瓷绝缘子内部缺陷特征信息。
进一步的，所述系统还包括：
温度信息获取模块，所述温度信息获取模块用于通过温度传感器获得瓷绝缘子测量温度信息；
温度补偿模块，所述温度补偿模块用于根据所述瓷绝缘子测量温度信息进行温度补偿，获得温度补偿参数信息；
超声波声速影响系数确定模块，所述超声波声速影响系数确定模块用于基于所述温度补偿参数信息，确定超声波声速影响系数；
内部缺陷特征信息修正模块，所述内部缺陷特征信息修正模块用于基于所述超声波声速影响系数，对所述瓷绝缘子内部缺陷特征信息进行修正。
进一步的，所述系统中的瓷绝缘子质量检测结果获取模块700还用于：
获得历史瓷绝缘子缺陷特征信息，并将所述历史瓷绝缘子缺陷特征信息作为模型训练集；
基于所述模型训练集进行深度网络模型监督训练，获得瓷绝缘子表面缺陷质量分析半模型；
根据所述模型训练集进行深度网络模型监督训练，获得瓷绝缘子内部缺陷质量分析半模型；
将所述瓷绝缘子表面缺陷质量分析半模型和所述瓷绝缘子内部缺陷质量分析半模型进行合并，生成所述瓷绝缘子质量分析模型。
进一步的，所述系统中的瓷绝缘子质量检测结果获取模块700还用于：
所述瓷绝缘子质量分析模型包括输入层、质量识别逻辑层和输出层；
将所述瓷绝缘子表面缺陷特征信息和所述瓷绝缘子内部缺陷特征信息作为输入层，输入至所述质量识别逻辑层中，输出瓷绝缘子质量检测结果；
将所述瓷绝缘子质量检测结果作为模型输出结果，通过所述输出层输出。
进一步的，所述系统还包括：
运行环境信息获取模块，所述运行环境信息获取模块用于获得所述瓷绝缘子的运行环境信息；
老化程度分析模块，所述老化程度分析模块用于对所述运行环境信息进行老化程度分析，获得质量老化影响因子；
可使用年限信息获取模块，所述可使用年限信息获取模块用于获得所述瓷绝缘子的运行年限信息和使用寿命信息，将所述运行年限信息和所述使用寿命信息的差值作为可使用年限信息；
损失分析模块，所述损失分析模块用于基于所述质量老化影响因子对所述可使用年限信息进行损失分析，获得质量损失系数；
质量检测结果修正模块，所述质量检测结果修正模块用于根据所述质量损失系数，对所述瓷绝缘子质量检测结果进行修正。
本申请上述实施例公开的模块的具体工作过程，可参见对应的方法实施例内容，此处不再赘述。
专业技术人员能够实现或使用本申请。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本申请的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本申请将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
Claims (4)
1.一种瓷绝缘子质量检测方法，其特征在于，所述方法包括：
通过图像采集装置对瓷绝缘子进行图像采集，获得多角度瓷绝缘子图像信息集合；
根据瓷绝缘子的应用标准，获得表面预定卷积核；
按照所述表面预定卷积核对所述多角度瓷绝缘子图像信息集合进行遍历卷积计算，获得图像卷积计算结果；
根据所述图像卷积计算结果，获得瓷绝缘子表面缺陷特征信息；
通过超声波探伤仪对所述瓷绝缘子进行超声波测量，获得超声波探伤曲线；
对所述超声波探伤曲线进行波形分析，获得瓷绝缘子内部缺陷特征信息；
将所述瓷绝缘子表面缺陷特征信息和所述瓷绝缘子内部缺陷特征信息输入瓷绝缘子质量分析模型中，获得瓷绝缘子质量检测结果；
基于所述瓷绝缘子质量检测结果，对所述瓷绝缘子进行运维管理；
其中，构建所述瓷绝缘子质量分析模型方法包括：
获得历史瓷绝缘子缺陷特征信息，并将所述历史瓷绝缘子缺陷特征信息作为模型训练集；
基于所述模型训练集进行深度网络模型监督训练，获得瓷绝缘子表面缺陷质量分析半模型；
根据所述模型训练集进行深度网络模型监督训练，获得瓷绝缘子内部缺陷质量分析半模型；
将所述瓷绝缘子表面缺陷质量分析半模型和所述瓷绝缘子内部缺陷质量分析半模型进行合并，生成所述瓷绝缘子质量分析模型；
所述获得瓷绝缘子表面缺陷特征信息，包括：
按照预定尺寸对所述多角度瓷绝缘子图像信息集合中的各角度图像进行网格划分；
根据所述表面预定卷积核对网格划分后的所述各角度图像进行遍历卷积计算，获得各角度图像对应的所述图像卷积计算结果；
基于所述图像卷积计算结果，获得多角度表面特征信息集合；
将所述多角度表面特征信息集合中的各表面特征进行特征融合，获得所述瓷绝缘子表面缺陷特征信息；
所述对所述超声波探伤曲线进行波形分析，获得瓷绝缘子内部缺陷特征信息，包括：
对所述超声波探伤曲线进行去噪滤波，获得标准超声波探伤曲线；
构建瓷绝缘子缺陷特征波形数据库；
将所述标准超声波探伤曲线和所述瓷绝缘子缺陷特征波形数据库进行波形匹配，获得探伤缺陷类型特征；
获得所述探伤缺陷类型特征的缺陷位置和缺陷幅度；
基于所述探伤缺陷类型特征、所述缺陷位置和缺陷幅度，获得所述瓷绝缘子内部缺陷特征信息；
获得所述瓷绝缘子的运行环境信息；
对所述运行环境信息进行老化程度分析，获得质量老化影响因子；
获得所述瓷绝缘子的运行年限信息和使用寿命信息，将所述运行年限信息和所述使用寿命信息的差值作为可使用年限信息；
基于所述质量老化影响因子对所述可使用年限信息进行损失分析，获得质量损失系数；
根据所述质量损失系数，对所述瓷绝缘子质量检测结果进行修正。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：
通过温度传感器获得瓷绝缘子测量温度信息；
根据所述瓷绝缘子测量温度信息进行温度补偿，获得温度补偿参数信息；
基于所述温度补偿参数信息，确定超声波声速影响系数；
基于所述超声波声速影响系数，对所述瓷绝缘子内部缺陷特征信息进行修正。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得瓷绝缘子质量检测结果，包括：
所述瓷绝缘子质量分析模型包括输入层、质量识别逻辑层和输出层；
将所述瓷绝缘子表面缺陷特征信息和所述瓷绝缘子内部缺陷特征信息作为输入层，输入至所述质量识别逻辑层中，输出瓷绝缘子质量检测结果；
将所述瓷绝缘子质量检测结果作为模型输出结果，通过所述输出层输出。
4.一种瓷绝缘子质量检测系统，其特征在于，所述系统包括：
图像采集模块，所述图像采集模块用于通过图像采集装置对瓷绝缘子进行图像采集，获得多角度瓷绝缘子图像信息集合；
表面预定卷积核获取模块，所述表面预定卷积核获取模块用于根据瓷绝缘子的应用标准，获得表面预定卷积核；
图像卷积计算结果获取模块，所述图像卷积计算结果获取模块用于按照所述表面预定卷积核对所述多角度瓷绝缘子图像信息集合进行遍历卷积计算，获得图像卷积计算结果；
表面缺陷特征信息获取模块，所述表面缺陷特征信息获取模块用于根据所述图像卷积计算结果，获得瓷绝缘子表面缺陷特征信息；
超声波测量模块，所述超声波测量模块用于通过超声波探伤仪对所述瓷绝缘子进行超声波测量，获得超声波探伤曲线；
探伤曲线分析模块，所述探伤曲线分析模块用于对所述超声波探伤曲线进行波形分析，获得瓷绝缘子内部缺陷特征信息；
瓷绝缘子质量检测结果获取模块，所述瓷绝缘子质量检测结果获取模块用于将所述瓷绝缘子表面缺陷特征信息和所述瓷绝缘子内部缺陷特征信息输入瓷绝缘子质量分析模型中，获得瓷绝缘子质量检测结果；
运维管理模块，所述运维管理模块用于基于所述瓷绝缘子质量检测结果，对所述瓷绝缘子进行运维管理；
所述系统中的瓷绝缘子质量检测结果获取模块还用于：
获得历史瓷绝缘子缺陷特征信息，并将所述历史瓷绝缘子缺陷特征信息作为模型训练集；
基于所述模型训练集进行深度网络模型监督训练，获得瓷绝缘子表面缺陷质量分析半模型；
根据所述模型训练集进行深度网络模型监督训练，获得瓷绝缘子内部缺陷质量分析半模型；
将所述瓷绝缘子表面缺陷质量分析半模型和所述瓷绝缘子内部缺陷质量分析半模型进行合并，生成所述瓷绝缘子质量分析模型；
所述系统中的表面缺陷特征信息获取模块还用于：
按照预定尺寸对所述多角度瓷绝缘子图像信息集合中的各角度图像进行网格划分；
根据所述表面预定卷积核对网格划分后的所述各角度图像进行遍历卷积计算，获得各角度图像对应的所述图像卷积计算结果；
基于所述图像卷积计算结果，获得多角度表面特征信息集合；
将所述多角度表面特征信息集合中的各表面特征进行特征融合，获得所述瓷绝缘子表面缺陷特征信息；
所述系统中的探伤曲线分析模块还用于：
对所述超声波探伤曲线进行去噪滤波，获得标准超声波探伤曲线；
构建瓷绝缘子缺陷特征波形数据库；
将所述标准超声波探伤曲线和所述瓷绝缘子缺陷特征波形数据库进行波形匹配，获得探伤缺陷类型特征；
获得所述探伤缺陷类型特征的缺陷位置和缺陷幅度；
基于所述探伤缺陷类型特征、所述缺陷位置和缺陷幅度，获得所述瓷绝缘子内部缺陷特征信息；
所述系统还包括：
运行环境信息获取模块，所述运行环境信息获取模块用于获得所述瓷绝缘子的运行环境信息；
老化程度分析模块，所述老化程度分析模块用于对所述运行环境信息进行老化程度分析，获得质量老化影响因子；
可使用年限信息获取模块，所述可使用年限信息获取模块用于获得所述瓷绝缘子的运行年限信息和使用寿命信息，将所述运行年限信息和所述使用寿命信息的差值作为可使用年限信息；
损失分析模块，所述损失分析模块用于基于所述质量老化影响因子对所述可使用年限信息进行损失分析，获得质量损失系数；
质量检测结果修正模块，所述质量检测结果修正模块用于根据所述质量损失系数，对所述瓷绝缘子质量检测结果进行修正。
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| 基于深度卷积神经网络的绝缘子检测与缺陷识别研究;种法广;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》(第03期);第C042-3054-1~C042-3054-44页 * |
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