【摘 要】
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输电线路上的螺栓缺陷分类是电力视觉技术的一个重要研究课题。但目前针对输电线路进行的螺栓缺陷分类的研究工作,大多仅限于利用螺栓螺母表面特征提取或者利用已有算法的改进,易受周围复杂环境的影响,无法满足高效的螺栓缺陷分类需求。本文通过研究门控图神经网络（gated graph neural network,GGNN）,提出了基于GGNN的栓母对知识图谱的缺陷分类算法,利用螺栓螺母及周围环境的先验知识结合
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输电线路上的螺栓缺陷分类是电力视觉技术的一个重要研究课题。但目前针对输电线路进行的螺栓缺陷分类的研究工作,大多仅限于利用螺栓螺母表面特征提取或者利用已有算法的改进,易受周围复杂环境的影响,无法满足高效的螺栓缺陷分类需求。本文通过研究门控图神经网络（gated graph neural network,GGNN）,提出了基于GGNN的栓母对知识图谱的缺陷分类算法,利用螺栓螺母及周围环境的先验知识结合深度学习的模型,实现了栓母对缺陷的高效分类。主要内容如下:本文提出将螺栓螺母相关的缺陷定义为栓母对缺陷,提出并利用栓母对组合规则自主构建了栓母对缺陷数据集,然后定义了门控图神经网络（GGNN）的节点与边。基于以上工作,本文首次提出了基于GGNN的栓母对知识图谱的构建方法。首先通过使用卷积神经网络提取栓母对图像特征,然后以栓母对图像特征初始化GGNN网络模型的缺陷节点与语义对象节点,结合栓母对先验知识的邻接矩阵,最后通过门控图神经网络（GGNN）模型得出缺陷类别与语义对象之间的关系。在构建基于GGNN的栓母对知识图谱基础上,提出将基于GGNN的栓母对知识图谱应用至栓母对缺陷分类。为了验证基于GGNN的栓母对知识图谱的有效性,在粗级缺陷数据集和细级缺陷数据集上利用栓母对知识图谱指导螺栓缺陷分类,实验结果证明了基于GGNN的栓母对知识图谱指导螺栓缺陷分类方法的有效性和可行性。最后,为进一步提高模型准确率的问题,本文提出综合利用区域特征和决策融合的缺陷分类方法。该方法利用栓母对融合特征和区域特征的分类结果进行自适应决策融合,得出最终的栓母对缺陷分类结果。实验结果表明,提出的方法提升了栓母对缺陷的分类效果。
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