【摘 要】
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主变压器是变电站中最重要的电气设备之一,其运行状况直接影响所连区域电网的安全可靠运行。为全面提升主变压器外观缺陷检出效率,提出了一种基于CNN(卷积神经网络)算法的主
【机 构】
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国网浙江省电力有限公司舟山供电公司,国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
【基金项目】
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国网浙江省电力有限公司群创项目(5211ZS180010).
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主变压器是变电站中最重要的电气设备之一,其运行状况直接影响所连区域电网的安全可靠运行。为全面提升主变压器外观缺陷检出效率,提出了一种基于CNN(卷积神经网络)算法的主变压器外观缺陷机器视觉识别检测方法。针对海量设备图像,该方法中的SSD算法模块能够准确提取目标设备(主变压器), CNN算法模块可对图像中所含缺陷信息进行解析。为了提升检测方法的准确性,针对检测算法负样本不足的问题,利用VGG-Net的图像迁移算法对主变压器缺陷样本进行扩充,以提升整个算法模型的泛化能力。最后,利用实际运维检修工作中采集整理的
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