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激光技术 2022年第5期46卷 648-652页

作者：任茂鑫关珮雯徐鹏邓金鱼刘赟吴欣烨王劭菁季怡萍国网上海市电力公司电力科学研究院上海200437 上海飞博激光科技有限公司上海201821 国网上海市电力公司上海200122

为了满足多种材质的绝缘子系统应用,采用自主研发的能量达2mJ的主振荡功率放大器脉冲光纤激光器进行了激光清洗实验。分别进行了玻璃、陶瓷及硅橡胶绝缘子的激光清洗实验验证,取得了各自的最佳清洗激光参数,同时分析绝缘子清洗速率、激... 详细信息

为了满足多种材质的绝缘子系统应用,采用自主研发的能量达2mJ的主振荡功率放大器脉冲光纤激光器进行了激光清洗实验。分别进行了玻璃、陶瓷及硅橡胶绝缘子的激光清洗实验验证,取得了各自的最佳清洗激光参数,同时分析绝缘子清洗速率、激光脉冲参数与清洗效果的关系。结果表明,在最高10m/s的激光扫描速率下,可取得3.4cm^(2)/s的清洗效率,该激光系统可高效地用于多种材料表面清洁。这一结果对电力绝缘子激光清洗应用提供了重要的参考意义。

关键词：激光技术激光清洗主振荡功率放大器光纤激光器电力绝缘子

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基于深度学习的电力绝缘子缺陷检测与多缺陷分类研究

基于深度学习的电力绝缘子缺陷检测与多缺陷分类研究

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作者：李朋磊郑州轻工业大学

学位级别：硕士

电力绝缘子作为电力系统中不可或缺的组成部分,其主要作用是支撑输电线路实现线路与支撑结构的电气隔离,以确保电力系统的安全和稳定运行。由于气候变化、机械损伤等原因,绝缘子往往会出现缺陷,这些缺陷会导致电力线路的故障,对电力系... 详细信息

电力绝缘子作为电力系统中不可或缺的组成部分,其主要作用是支撑输电线路实现线路与支撑结构的电气隔离,以确保电力系统的安全和稳定运行。由于气候变化、机械损伤等原因,绝缘子往往会出现缺陷,这些缺陷会导致电力线路的故障,对电力系统的安全和可靠运行造成威胁。因此,定期检测和维护绝缘子是保证电力系统稳定运行的关键环节。本文以绝缘子图像作为研究对象,运用深度学习方法对绝缘子缺陷检测和多缺陷分类两个方面进行深入研究。本文主要研究内容如下:针对目前开源的绝缘子图像数据集不充足的问题,本文将采集的绝缘子图像进行降噪,并针对降噪后绝缘子图像失真的问题,使用超分辨卷积网络提升绝缘子图像的清晰度。此外,本文使用单样本与多样本数据集扩建方法建立了本研究所需要的绝缘子数据集。针对原始YOLOv5模型在绝缘子缺陷检测任务中适用性差的问题,本文对该模型进行改进:本文将原始YOLOv5模型中颈部结构的路径聚合网络替换为双向特征金字塔网络,以提升模型对不同尺度目标的特征融合能力;使用K-means++算法重新对候选框尺寸聚类使其更加适用于绝缘子目标;使用EIOU Loss替换原模型的边界框定损失函数,并结合Focal Loss,以提升模型的检测精度和收敛速度。实验结果表明,改进后的模型在绝缘子缺陷检测任务中,检测准确率高达93.2%。为解决小样本问题且提升绝缘子多缺陷分类精度,本文使用迁移学习方法将在Image Net数据集上预训练的Res Net50网络作为多缺陷分类的基本模型。此外,本文在该模型中添加注意力机制使模型更加关注绝缘子缺陷区域特征,以提高多缺陷分类的准确率。为了适应绝缘子数据集的类别数,本文改进了原始Res Net50模型中全连接层的输出结构。实验结果表明,改进的Res Net50模型的分类准确率高达94.1%。为实现复杂背景情况下对绝缘子多缺陷的高精度分类,本文构建了一种“目标检测+多缺陷分类”的绝缘子检测与多缺陷分类的级联模型。级联模型利用改进的YOLOv5模型对绝缘子进行目标检测框定,并利用裁剪层将矩形标识框内的绝缘子图像裁剪后输入改进的Res Net50模型,以获得缺陷的具体类别。实验结果表明,本文构建的级联模型的分类准确率达到95%以上,能够满足实际电力巡检工作的需求,方便后续工作人员进行绝缘子缺陷的维护。

关键词：电力绝缘子缺陷检测 YOLOv5 深度残差网络图像分类级联模型

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无人机双目视觉系统在电力绝缘子故障检测与类型识别中的研究与应用

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佳木斯大学学报（自然科学版） 2022年第6期40卷 128-133页

作者：闫德鑫刘建军湖南交通工程学院湖南衡阳421009

针对传统电力绝缘子故障检测难度大,很难设计强鲁棒性特征的问题,通过研究无人机双目视觉系统的立体视觉与匹配技术,通过SwiftNet语义分割网络架构提高识别故障类型的精度,结合RGB图像以及新型网络架构综合深度信息互补,检测电力绝缘子... 详细信息

针对传统电力绝缘子故障检测难度大,很难设计强鲁棒性特征的问题,通过研究无人机双目视觉系统的立体视觉与匹配技术,通过SwiftNet语义分割网络架构提高识别故障类型的精度,结合RGB图像以及新型网络架构综合深度信息互补,检测电力绝缘子的故障,并结合实验验证,以提高故障识别的准确性。为此,设计电力绝缘子故障检测原型系统,实现了基于双目视觉对故障的检测,从而验证算法的有效性。

关键词：无人机双目视觉系统电力绝缘子故障检测

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电力绝缘子层间气隙太赫兹检测与定量分析

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激光与光电子学进展 2023年第21期60卷 157-163页

作者：刘文通李丽娟任姣姣顾健张丹丹孔诗媛陈奇长春理工大学光电测控与光信息传输技术教育部重点实验室吉林长春130022 长春理工大学光电工程学院吉林长春130022 长春理工大学中山研究院广东中山528400

电力绝缘子具有机械强度高、表面不易发生裂缝、老化速度慢等功能,在电力领域具有广泛应用。为了研究电力绝缘子层间气隙,构建了具有三层电力绝缘子的太赫兹(THz)波反射传播模型。模拟电力绝缘子层间气隙,制作了橡胶-环氧树脂板层间气... 详细信息

电力绝缘子具有机械强度高、表面不易发生裂缝、老化速度慢等功能,在电力领域具有广泛应用。为了研究电力绝缘子层间气隙,构建了具有三层电力绝缘子的太赫兹(THz)波反射传播模型。模拟电力绝缘子层间气隙,制作了橡胶-环氧树脂板层间气隙缺陷样件。对含有层间气隙缺陷的样件的波形进行分析,能够检测厚度为100μm的层间气隙缺陷,并对层间气隙厚度进行了计算。经数显千分测厚仪验证,THz检测层间气隙厚度的准确率达到95.61%。对缺陷样件进行能量积分成像并采用最大类间方差(Ostu)二值化方法提取气隙缺陷,为了验证THz检测的识别准确度,采用光学三坐标扫描仪对粘接缺陷重构提取缺陷面积,检测准确率达到95.29%。本文研究为电力绝缘子中含有层间气隙缺陷的检测提供了新方法。

关键词：仪器测量与计量电力绝缘子层间气隙反射传播模型缺陷厚度检测缺陷面积检测

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B公司供应链管理战略规划研究

B公司供应链管理战略规划研究

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作者：项良上海交通大学

学位级别：硕士

B公司是从事电力行业输配电线路用钢化玻璃绝缘子的生产制造型企业,总部位于法国,是全球玻璃绝缘子行业的领导者。自2007年在上海建厂以来,B公司的产品已经成功销往全球一百多个国家,为各国的输配电线路工程建设提供了有力保障。随着中... 详细信息

B公司是从事电力行业输配电线路用钢化玻璃绝缘子的生产制造型企业,总部位于法国,是全球玻璃绝缘子行业的领导者。自2007年在上海建厂以来,B公司的产品已经成功销往全球一百多个国家,为各国的输配电线路工程建设提供了有力保障。随着中国特高压输电线路的建设的启动,B公司立足企业责任,服务国家战略,紧紧抓住我国特高压电网和智能电网大发展的机遇,以为全球电力能源行业提供优质的产品及服务为使命,巩固提升在玻璃绝缘子行业国际领先优势。随着企业规模的不断扩大,市场竞争的日益激烈,公司在计划、采购、生产和配送方面的问题也逐一暴露了出来。传统的组织结构和管理理念已经无法满足市场的需求,市场经济时代和贸易全球化的到来,促使企业必须能快速响应市场变化,降低成本,提供优质可靠的产品和服务。为了在企业发展过程中保持核心竞争力,B公司意识到自身的供应链体系必须优化和再造,以适应市场变化,满足客户的需求。因此,企业的供应链管理战略规划就成为了一个亟待解决的课题。本文以供应链管理运行参考模型SCOR为理论依据,对企业的供应链现状进行了分析,针对目前企业供应链存在的产品种类复杂、信息传递缓慢、计划变动大、客户需求不稳定以及库存积压严重五大问题,提出了基于精益生产（Lean Manufacturing）、供应商管理库存（VMI）、连续库存补充计划（CRP）、第三方物流（TPL）、电子数据交换（EDI）以及客户关系管理（CRM）的供应链管理战略规划。同时,B公司针对制定的供应链管理战略规划,结合企业的实际情况,从组织结构、人才梯队培养以及企业文化等几个方面出发,提出了战略实施的保障措施。本文旨在通过利用SCOR模型对B公司供应链管理现状的分析,制定企业供应链管理战略规划,以解决企业供应链体系中存在的重大问题,希望能为企业进一步发展提供初步的理论依据以及成熟的解决方案。

关键词：供应链管理战略规划 SCOR模型电力绝缘子

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基于无人机视觉的绝缘子缺陷识别检测研究

基于无人机视觉的绝缘子缺陷识别检测研究

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作者：荀子扬东北农业大学

学位级别：硕士

近年来,我国电力行业发展迅猛,因此电力系统的运行维护的重要性与日俱增。电力系统运行维护中重要的一项便是巡线,传统的巡线方法多采用派遣专门的工作人员沿途检查,但是这种方法效率较低。因此,近年来部分地区尝试投入无人机来辅助工... 详细信息

近年来,我国电力行业发展迅猛,因此电力系统的运行维护的重要性与日俱增。电力系统运行维护中重要的一项便是巡线,传统的巡线方法多采用派遣专门的工作人员沿途检查,但是这种方法效率较低。因此,近年来部分地区尝试投入无人机来辅助工作人员进行巡检,无人机具有良好的操控性,并且对工作人员的安全更有保障。本文旨在解决绝缘子图像的缺陷识别这一问题。在无人机巡视中,无人机通过搭载的图传设备,可以拍摄沿途的绝缘子图像,这些图像中,有一部分反映了绝缘子的缺陷,可以通过设计一种算法,利用计算机来进行缺陷绝缘子图像的识别。本文首先采用一种基于图像特征点的识别方法。先将原始图像从RGB色彩空间转换到Lab色彩空间以排除光照等因素对处理结果的影响。然后将图像中的绝缘子部分分割出来,分割过程中,采用形态学处理和面积滤波等方式去除图像中非绝缘子部分的干扰。分割出绝缘子图像后采用直线拟合的方式确定绝缘子位置并依此建立模型,划分绝缘子区域。根据绝缘子图像在该区域的面积占比判断绝缘子缺陷情况。然后采用一种基于SIFT的识别方法。首先介绍了有关SIFT特征以及其改进型PCA-SIFT特征的一些背景知识。实际测试中,绝缘子的SIFT特征提取效果不理想,因此改用提取PCA-SIFT特征并采用支持向量机方法识别出图像中的绝缘子部分。这些识别结果有一部分不是绝缘子,因此采用RANSAC方法优化识别结果并最终得到准确识别的绝缘子。然后对绝缘子进行缺陷检测,检测方法是扫描识别出的绝缘子并计算相邻绝缘子距离,当这个距离出现突变时说明该处存在缺陷。将本文使用的两种缺陷检测方法与传统的边缘提取缺陷检测方法进行比较实验。通过对同一批图像的处理,测试本文使用的两种检测方法的实际效果。然后将传统方法作为参照,分析本文检测方法的优势与不足。并根据对比结果指导未来的研究方向。

关键词：电力绝缘子图像处理特征识别

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