[发明专利]一种耐张线夹缺陷检测识别报告自动获取方法及系统

权利要求书

1.一种耐张线夹缺陷检测识别报告自动获取方法，其特征在于，包括：

步骤S1：建立耐张线夹缺陷检测识别报告的模板；其中，所述模板按照国家电网或南方电网对耐张线夹缺陷检测的标准统一建立；

步骤S2：建立数据管理系统存储采集到的待检测图片及其图片信息；

步骤S3：搭建基于目标检测算法的Faster-RCNN卷积神经网络模型并对其进行改进，然后对改进后的所述网络模型进行训练、测试和优化；其中，所述步骤S3包括：采用ResNet101网络替换所述Faster-RCNN卷积神经网络模型中的VGG卷积神经网络作为基础网络进行特征提取，同时改进所述Faster-RCNN卷积神经网络模型的Huber损失函数；根据如下关系式，获得改进后的Huber损失函数：

其中，S(x)是Huber损失值，即loss值，x表示位置参数的预测值和实际标签的差值，σ²表示裕度调节的参数；

步骤S4：将待检测图片输入训练好的所述网络模型，得到耐张线夹的缺陷检测识别结果与缺陷区域的位置信息，将所述缺陷检测识别结果与所述位置信息存入所述数据管理系统中；

步骤S5：从所述数据管理系统获取与缺陷相关的结果数据，并按照所述模板自动生成耐张线夹缺陷检测识别报告。

2.根据权利要求1所述的自动获取方法，其特征在于：对于所述缺陷检测识别结果中涉及需计算缺陷程度的缺陷，在步骤S4中还包括根据缺陷类别采用相应的计算方法计算缺陷程度，并将计算出的所述缺陷程度也存入所述数据管理系统中；其中，若所述缺陷类别为长度，则使用图论的图像分割的方法计算缺陷程度；若所述缺陷类别为弯曲度，则根据如下关系式计算缺陷程度：

其中，γ为线夹的弯曲度，w_i为线夹弯曲部分的中间弯曲间隙，η为w_i与标注的矩形框的宽度|y1_i-y2_i|之间的差值，L为国家规定耐张线夹未弯曲的标准长度，n为测试的次数，β_i为误差。

3.根据权利要求1所述的自动获取方法，其特征在于，所述步骤S3中对所述改进后的网络模型进行训练、测试和优化包括：获取耐张线夹不同分类缺陷的图片并使用图像增强技术提高所述耐张线夹不同分类缺陷的图片的清晰度得到数据集，通过图像预处理技术扩充所述数据集，然后利用LabelImg标签工具对所述数据集打标分类，生成相应的XML文件，并将打标分类后的所述数据集随机分成训练集与测试集输入至所述网络模型中对所述网络模型进行训练、测试和优化。

4.根据权利要求1所述的自动获取方法，其特征在于，所述步骤S4中所述缺陷检测识别结果中涉及需计算缺陷长度的缺陷，则采用图论的图像分割方法进行缺陷长度的计算。

5.根据权利要求4所述的自动获取方法，其特征在于，所述的采用图论的图像分割方法进行缺陷长度的计算包括：利用改进的所述Faster-RCNN卷积神经网络模型得到所述待检测图片的缺陷位置信息，从而得到缺陷区域；利用图论方法实现对所述缺陷区域的图像分割；将分割处理后的所述缺陷区域的图像进行灰度化处理，并利用迭代阈值分离缺陷长度，得到干扰边缘；使用图论方法处理所述干扰边缘得到长度结果，通过计算得到缺陷长度。

6.根据权利要求3所述的自动获取方法，其特征在于，所述待检测图片、所述耐张线夹不同分类缺陷的图片均基于X射线获取。