[发明专利]一种变电站缺陷检测图像样本仿真构建方法

说明书

本发明公开了一种变电站缺陷检测图像样本仿真构建方法，其涉及变电站图像样本仿真构建技术领域，旨在现场拍摄受时间、环境、场地等客观因素限制，无法覆盖各种可能因素影响下的设备故障场景，且消耗大量时间和人力资源，物理仿真成本高，设计难度大的问题，其技术方案要点是，其处理步骤如下：S1：数据收集：对变电站环境进行实地考察，使用三维建模软件来对虚拟变电站进行建模；S2：变电站建模；S3：故障分析：对变电站设备常见故障数据进行分类和整理；S4：故障模拟：包括静态故障和动态故障；S5：变电站运行仿真：方便对不同的故障进行检修和记录。S6：样本自动生成和标注。达到方便构建样本、针对性模拟和便于模拟训练的效果。

技术领域

本发明涉及变电站图像样本仿真构建技术领域，尤其是涉及一种变电站缺陷检测图像样本仿真构建方法。

背景技术

国民经济的发展与电力系统的稳定运行密切相关，变电站是电力系统的一个重要组成部分，确保变电站的正常运行对国民经济和人民的生活是非常重要的，电力设备或输电线路部件的松动和磨损将导致变电站稳定运行的破坏，因此有必要对变电站设备进行操作和维护，近年来，国家电网大力推进巡检机器人在变电站环境中的应用，依赖于使用深度神经网络训练得到的图像检测算法，巡检机器人已经能够实现缺陷检测、故障识别、仪表读数、闸刀和空气开关状态判断等功能，但是，图像训练样本的种类和数量影响着智能算法的准确性和泛化性。并且目前变电站环境下的缺陷样本图像数据集存在着严重不足，一方面该数据集的样本数量较少，无法涵盖各种电力设备可能出现的缺陷；另一方面，缺陷数据十分不平衡，绝缘子自爆、销钉缺失等缺陷相关样本的数量较多，而电缆断线散股、金具锈蚀等缺陷相关样本的数量较少；此外，一些设备所处位置较难拍摄，如固定在电线杆上的设备，难以从多角度拍摄缺陷图像。

目前，故障识别算法图像训练样本的获取途径有：(1)实地拍摄：使用无人机或机器人等图像拍摄设备在工业现场采集相关图像，将采集到的图像作为训练样本，并手动标注各图像中的故障类型和故障点，(2)虚拟仿真：设计仿真软件，模拟电力设备可能发生的各种故障仿真软件，并通过仿真软件中的传感器获得符合要求的可见光光学图像，(3)实物仿真：设计一个可以模拟各种故障发生时设备状态的实物，并手动采集图像，(4)智能算法：基于长短期记忆网络的仿真样本生成方法，基于生成式对抗网络的缺陷样本生成方法等等。

上述中的现有技术方案存在以下缺陷：(1)现场拍摄受时间、环境、场地等客观因素限制，无法覆盖各种可能因素影响下的设备故障场景，且消耗大量时间和人力资源；(2)物理仿真成本高，设计难度大。

发明内容

本发明的目的是提供一种收集信息对变电站进行建模并模拟变电站故障的变电站缺陷检测图像样本仿真构建方法。

为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：

一种变电站缺陷检测图像样本仿真构建方法，其构建步骤如下：

S1：数据收集：对变电站环境进行实地考察，采集各设备的图形、尺寸、型号，确定变电站的原型，接着大量搜集每个设备的相关图片和图纸资料，并据此来对变电站和电气设备进行建模，使用三维建模软件来对虚拟变电站进行建模；

S2：变电站建模：根据建模对象的大致形状选取合适的建模基本体，再根据实地考察和收集得到的设备图纸，将基本体转换为可编辑体，根据设备的尺寸和形状调节多边形的点、线、面，以得到完善的设备模型：

S3：故障分析：对变电站设备常见故障数据进行分类和整理，从而获取故障分析后的数据，并根据故障分析后的数据设定相应的检修模式，并将检修模式的数据进行录入，从而获得故障数据库；

S4：故障模拟：故障现象模拟模块负责根据故障数据库，模拟变电站环境中可能发生的各种故障，包括静态故障和动态故障，并将相应故障的检修方式通过文档或者视频链接的方式导入相应故障数据库，和故障数据提取出时一并提取，便于故障维修和模拟学习修理过程；