【摘 要】
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碳纤维复合芯导线（aluminum conductor composite core,ACCC）在提高输电线路输送容量方面有着重要作用,但由于不耐弯折等缺点,导致断线事故频繁发生,同时由于线路极长带来了较大的工作量,容易引起检测人员的疲惫,造成漏检,因此针对ACCC导线的碳芯缺陷自动检测工作意义重大。针对人工探伤工作量大、缺陷检测作业繁琐、缺陷检测稳定性不足等问题,本文设计并实现了ACCC碳芯缺陷
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碳纤维复合芯导线（aluminum conductor composite core,ACCC）在提高输电线路输送容量方面有着重要作用,但由于不耐弯折等缺点,导致断线事故频繁发生,同时由于线路极长带来了较大的工作量,容易引起检测人员的疲惫,造成漏检,因此针对ACCC导线的碳芯缺陷自动检测工作意义重大。针对人工探伤工作量大、缺陷检测作业繁琐、缺陷检测稳定性不足等问题,本文设计并实现了ACCC碳芯缺陷成像与自动检测系统,该系统采用了深度学习技术,实现了算法模块、数据管理模块、交互与显示模块、通讯模块、报告模块,其中算法模块实现了导线图像标准化、自动缺陷识别、网络训练功能,数据管理模块实现了ACCC导线数据的标注、存储和扩充功能,交互与显示模块实现了ACCC导线图像的可视化和图像增强功能,通讯模块实现了上位机与下位机的通讯功能,报告日志模块实现了系统数据日志生成功能。该系统满足了ACCC碳芯缺陷检测自动化、检测速度快、检测率稳定的需求,提高了ACCC探伤工作的效率与准确率,具有一定的实用价值。在实施的过程中,本文针对ACCC导线图像形态弯曲、亮度不一致的特征提出了一种标准化预处理方法,通过对导线图像数据进行形态标准化及亮度一致化的预处理工作,有效地提升了系统的缺陷检测精度;同时针对ACCC数据样本不足的问题,分别设计了针对不同类型缺陷的数据扩充方法,有效解决了数据比例失衡问题,同时使用扩充数据训练神经网络,使其具备更高的缺陷检测精度。对算法的优化改进有效提升了系统的缺陷检测性能,具有一定的理论价值。
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