【技術(shù)實現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及電力設(shè)備檢測，具體是涉及一種電力設(shè)備內(nèi)部缺陷檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)。
技術(shù)介紹
1、在電力系統(tǒng)檢修過程中，對于電力設(shè)備的檢測至關(guān)重要。其中，電力設(shè)備內(nèi)部缺陷的檢測通常采用?x?射線圖像檢測這種無損檢測方式。然而，在實際應(yīng)用過程中，這種檢測方式面臨著諸多挑戰(zhàn)。一方面，x?射線圖像中常常不可避免地存在各種噪聲，這些噪聲可能來源于檢測設(shè)備本身、周圍環(huán)境的干擾等多種因素。另一方面，圖像的背景也往往較為復(fù)雜，可能包含眾多與缺陷目標(biāo)無關(guān)的元素，使得缺陷目標(biāo)在這樣的背景中難以清晰地凸顯出來。此外，部分電力設(shè)備的缺陷目標(biāo)十分微小，可能僅僅是細(xì)微的裂縫、局部的材質(zhì)變化等，這進一步增加了缺陷檢測的難度。在對這些微小缺陷進行檢測時，不僅需要高分辨率的檢測設(shè)備，還需要先進的圖像處理算法來準(zhǔn)確地識別和定位這些微小的缺陷目標(biāo)體。
技術(shù)實現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)提供一種電力設(shè)備內(nèi)部缺陷檢測方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，在檢測電力設(shè)備缺陷時，能夠提高準(zhǔn)確率、降低誤檢率。
2、本專利技術(shù)提供一種電力設(shè)備內(nèi)部缺陷檢測方法，所述方法包括：
3、獲取電力設(shè)備內(nèi)部圖像，并基于所述電力設(shè)備內(nèi)部圖像生成多個特征圖；
4、基于每個所述特征圖的通道數(shù)，對每個所述特征圖進行分類，以得到多個特征圖像組；
5、基于注意力權(quán)重對所述特征圖像組進行特征提取處理，并根據(jù)特征提取處理后得到的圖像特征生成所述特征圖像組對應(yīng)的輸出特征圖；
6、將每個所述特征圖像組對應(yīng)的輸出特征圖
7、確定所述融合特征圖中目標(biāo)對象，并將所述目標(biāo)對象作為所述電力設(shè)備內(nèi)部圖像中電力設(shè)備內(nèi)部的缺陷體。
8、可選地，所述方法包括：
9、基于每個所述特征圖的分辨率，將每個所述特征圖歸類到第一圖像組或第二圖像組，其中，所述第一圖像組中每個特征圖的分辨率低于所述第二圖像組中每個特征圖的分辨率；
10、將所述第一圖像組中每個特征圖均轉(zhuǎn)換為預(yù)設(shè)通道數(shù)的特征圖；
11、將每個所述預(yù)設(shè)通道數(shù)的特征圖按照預(yù)設(shè)順序進行排列，以生成優(yōu)化后的特征圖，其中，每個所述預(yù)設(shè)通道數(shù)的特征圖均作為所述優(yōu)化后的特征圖的像素。
12、可選地，所述基于注意力權(quán)重對所述特征圖像組進行特征提取處理，并根據(jù)特征提取處理后得到的圖像特征生成所述特征圖像組對應(yīng)的輸出特征圖，包括：
13、通過多個預(yù)設(shè)注意力權(quán)重的并行路徑對所述特征圖像組進行特征提取處理，其中，通過第一并行路徑和第二并行路徑分別對所述特征圖像組進行特征提取處理，以得到所述第一并行路徑對應(yīng)的第一特征和所述第二并行路徑對應(yīng)的第二特征；
14、對所述第一特征和所述第二特征進行聚合處理，并根據(jù)聚合處理后的圖像特征生成所述特征圖像組對應(yīng)的輸出特征圖。
15、可選地，通過多個預(yù)設(shè)注意力權(quán)重的并行路徑對所述特征圖像組進行特征提取處理的步驟包括：
16、根據(jù)第一方向和第二方向，對所述特征圖像組的特征圖進行池化處理，以得到所述第一方向?qū)?yīng)的第一圖像特征和所述第二方向?qū)?yīng)的第二圖像特征；
17、對所述第一圖像特征和所述第二圖像特征進行加權(quán)處理；
18、對加權(quán)處理后的第一圖像特征和加權(quán)處理后的第二圖像特征進行卷積處理，以得到加權(quán)圖像特征并作為所述第一特征。
19、可選地，所述對所述第一特征和所述第二特征進行聚合處理，并根據(jù)聚合處理后的圖像特征生成所述特征圖像組對應(yīng)的輸出特征圖，包括：
20、生成所述第一特征對應(yīng)的第一特征圖和所述第二特征對應(yīng)的第二特征圖；
21、分別對所述第一特征圖和所述第二特征圖進行全局平均池化操作，以得到所述第一特征圖對應(yīng)的權(quán)重向量和所述第二特征圖對應(yīng)的權(quán)重向量；
22、對所述第一特征圖對應(yīng)的權(quán)重向量和所述第二特征圖對應(yīng)的權(quán)重向量進行矩陣點積操作，以得到所述第一特征圖和所述第二特征圖之間的關(guān)系強度值；
23、基于預(yù)設(shè)的二分類函數(shù)，確定所述第一特征圖和所述第二特征圖之間的注意力權(quán)重比值；
24、根據(jù)所述關(guān)系強度值和所述注意力權(quán)重比值，將所述第一特征圖和所述第二特征圖之間對應(yīng)的每個特征對進行加權(quán)求和操作，以生成加權(quán)特征圖并作為所述輸出特征圖。
25、可選地，所述確定所述融合特征圖中目標(biāo)對象，并將所述目標(biāo)對象作為所述電力設(shè)備內(nèi)部圖像中電力設(shè)備內(nèi)部的缺陷體，包括：
26、利用預(yù)設(shè)的預(yù)測模型在所述融合特征圖中生成預(yù)測框；
27、通過所述預(yù)測框獲取所述目標(biāo)對象，其中，所述目標(biāo)對象為所述預(yù)測框內(nèi)的標(biāo)識物；
28、將所述目標(biāo)對象作為所述電力設(shè)備內(nèi)部圖像中電力設(shè)備內(nèi)部的缺陷體。
29、可選地，所述確定所述融合特征圖中目標(biāo)對象，并將所述目標(biāo)對象作為所述電力設(shè)備內(nèi)部圖像中電力設(shè)備內(nèi)部的缺陷體，包括：
30、確定預(yù)測框與真實框之間的重疊程度值；
31、基于所述重疊程度值，生成軟標(biāo)簽；
32、構(gòu)建軟標(biāo)簽與分類分?jǐn)?shù)之間的損失函數(shù)，其中，所述分類分?jǐn)?shù)用于評估所述預(yù)設(shè)預(yù)測模型對所述融合特征圖中標(biāo)識物進行識別并分類的能力；
33、基于所述軟標(biāo)簽與分類分?jǐn)?shù)之間的損失函數(shù)，對所述預(yù)測模型進行訓(xùn)練，并利用訓(xùn)練后的預(yù)測模型在所述融合特征圖中生成所述預(yù)測框。
34、可選地，所述確定所述融合特征圖中目標(biāo)對象，并將所述目標(biāo)對象作為所述電力設(shè)備內(nèi)部圖像中電力設(shè)備內(nèi)部的缺陷體，包括：
35、當(dāng)生成所述預(yù)測框時，確定所述預(yù)測框的中心點坐標(biāo)以及所述預(yù)測框的寬度和高度；
36、基于所述中心點坐標(biāo)、所述高度、所述寬度以及所述重疊程度值，構(gòu)建預(yù)測框和真實框之間的損失函數(shù)；
37、基于所述預(yù)測框和真實框之間的損失函數(shù)，對所述預(yù)測模型進行訓(xùn)練，并利用訓(xùn)練后的預(yù)測模型在所述融合特征圖中生成所述預(yù)測框。
38、本專利技術(shù)還提供一種電力設(shè)備內(nèi)部缺陷檢測裝置，所述裝置包括：
39、輸入模塊，用于獲取電力設(shè)備內(nèi)部圖像，并基于所述電力設(shè)備內(nèi)部圖像生成多個特征圖；
40、分組模塊，用于基于每個所述特征圖的通道數(shù)，對每個所述特征圖進行分類，以得到多個特征圖像組；
41、特征增強模塊，用于基于注意力權(quán)重對所述特征圖像組進行特征提取處理，并根據(jù)特征提取處理后得到的圖像特征生成所述特征圖像組對應(yīng)的輸出特征圖；
42、特征融合模塊，用于將每個所述特征圖像組對應(yīng)的輸出特征圖進行融合處理，以得到融合特征圖；
43、輸出模塊，用于確定所述融合特征圖中目標(biāo)對象，并將所述目標(biāo)對象作為所述電力設(shè)備內(nèi)部圖像中電力設(shè)備內(nèi)部的缺陷體。
44、本專利技術(shù)還提供一種電子設(shè)備，所述電子設(shè)備包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)上述任意一項電力設(shè)備內(nèi)部缺陷檢測方法。
45、本專利技術(shù)還提供一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護點】
1.一種電力設(shè)備內(nèi)部缺陷檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種電力設(shè)備內(nèi)部缺陷檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種電力設(shè)備內(nèi)部缺陷檢測方法，其特征在于，所述基于注意力權(quán)重對所述特征圖像組進行特征提取處理，并根據(jù)特征提取處理后得到的圖像特征生成所述特征圖像組對應(yīng)的輸出特征圖，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種電力設(shè)備內(nèi)部缺陷檢測方法，其特征在于，通過多個預(yù)設(shè)注意力權(quán)重的并行路徑對所述特征圖像組進行特征提取處理的步驟包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種電力設(shè)備內(nèi)部缺陷檢測方法，其特征在于，所述對所述第一特征和所述第二特征進行聚合處理，并根據(jù)聚合處理后的圖像特征生成所述特征圖像組對應(yīng)的輸出特征圖，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種電力設(shè)備內(nèi)部缺陷檢測方法，其特征在于，所述確定所述融合特征圖中目標(biāo)對象，并將所述目標(biāo)對象作為所述電力設(shè)備內(nèi)部圖像中電力設(shè)備內(nèi)部的缺陷體，包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種電力設(shè)備內(nèi)部缺陷檢測方法，其特征在于，所述確定所
8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的一種電力設(shè)備內(nèi)部缺陷檢測方法，其特征在于，所述確定所述融合特征圖中目標(biāo)對象，并將所述目標(biāo)對象作為所述電力設(shè)備內(nèi)部圖像中電力設(shè)備內(nèi)部的缺陷體，包括：
9.一種電力設(shè)備內(nèi)部缺陷檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：
10.一種電子設(shè)備，其特征在于，所述電子設(shè)備包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執(zhí)行所述計算機程序時實現(xiàn)權(quán)利要求1至8任一項所述的電力設(shè)備內(nèi)部缺陷檢測方法。
11.一種計算機可讀存儲介質(zhì)，所述計算機可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)權(quán)利要求1至8中任一項所述的電力設(shè)備內(nèi)部缺陷檢測方法。
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種電力設(shè)備內(nèi)部缺陷檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種電力設(shè)備內(nèi)部缺陷檢測方法，其特征在于，所述方法包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種電力設(shè)備內(nèi)部缺陷檢測方法，其特征在于，所述基于注意力權(quán)重對所述特征圖像組進行特征提取處理，并根據(jù)特征提取處理后得到的圖像特征生成所述特征圖像組對應(yīng)的輸出特征圖，包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種電力設(shè)備內(nèi)部缺陷檢測方法，其特征在于，通過多個預(yù)設(shè)注意力權(quán)重的并行路徑對所述特征圖像組進行特征提取處理的步驟包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的一種電力設(shè)備內(nèi)部缺陷檢測方法，其特征在于，所述對所述第一特征和所述第二特征進行聚合處理，并根據(jù)聚合處理后的圖像特征生成所述特征圖像組對應(yīng)的輸出特征圖，包括：
6.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的一種電力設(shè)備內(nèi)部缺陷檢測方法，其特征在于，所述確定所述融合特征圖中目標(biāo)對象，并將所述目標(biāo)對象作為所述電...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：劉國特，劉國嬌，陳思軍，蘇志豪，
申請(專利權(quán))人：廣東雙電科技有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
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