基于注意力机制的多尺度缺陷绝缘子检测算法

基于注意力机制的多尺度缺陷绝缘子检测算法

袁文海 ,郑斌 ,韩昊 ,李鹏 ,李永飞 ,穆斯塔法·努尔

国网新疆电力有限公司乌鲁木齐供电公司  830000

摘要：目前绝缘子缺陷检测的方法可分为人工巡检、基于机器学习的图像识别技术和基于深度学习的目标检测算法。人工巡检主要通过人工排查绝缘子明显、直观的故障，费时费力，且存在安全隐患。基于机器学习的图像识别技术如局部二值模式特征(LocalBinaryPattern，LBP)，方向梯度直方图特征(HistogramofOrientedGradient，HOG)和DeformablePartModels(DPM)目标检测算法等虽已取得一定的效果，但其主要使用单一特征(如颜色、纹理、形状等)，同时依赖人工提取特征，工作量大，检测效率低。

关键词：目标检测;缺陷绝缘子;注意力机制;多尺度预测

引言

与瓷和玻璃绝缘子相比，硅橡胶复合绝缘子具有重量轻、强度高、耐污闪等优点，近三十年来在国内外得到越来越广泛的应用。复合绝缘子表面的硅橡胶材料具有强大的憎水性及憎水迁移性，接触水分后不易形成连续水膜，因此可以有效地抑制泄漏电流，提高闪络电压，适宜在户外使用。然而，复合绝缘子在户外运行的过程中承受电场、高温、紫外线以及机械应力等因素的影响，硅橡胶材料会随时间逐渐老化，伞裙表面出现变色、变硬、积污、粉化、皲裂、憎水性下降等现象。其中东南沿海地区长期运行的复合绝缘子粉化现象尤为普遍。粉化是复合绝缘子硅橡胶材料劣化的一种表征，表现为复合绝缘子伞裙中填料的一些颗粒露出，形成粗糙或粉状的表面，用硬物刮粉化层表面会出现粉末甚至颗粒脱落的现象。

1理论基础

1.1  YOLOv3目标检测算法

2016年，Ｒedmon等人提出的YOLO算法能够直接预测目标的类别和位置信息。经过不断改进，YOLOv3算法以高精度、实时性好的特点，被广泛应用于计算机视觉的不同方向，取得了良好的检测效果。YOLOv3延续了上一代算法锚点框的生成方法，使用K－means算法对图像标签进行维度聚类。YOLOv3首先将原始图片缩放至416×416大小送入卷积神经网络进行特征提取。然后分别在13×13、26×26、52×52的特征图上实现3个尺度检测。σ是sigmoid函数，tx、ty、tw、th为网络预测目标中心的坐标、宽和高，cx、cy为当前网格左上角坐标。YOLOv3使用Darknet53网络提取目标信息，引入多个ＲesNet残差网络模块增加网络深度提升网络性能。在目标检测阶段，YOLOv3采用特征金字塔和残差网络相结合的思想，实现多尺度特征融合。YOLOv3共有3个检测尺度，通过预测最后3个下采样层中的特征图进行目标检测。在第1个检测尺度中，以32倍的下采样13×13特征图检测大目标。

1.2特征图感知融合方式Fuse

受BiFPN的思想启发，Neck部分的多尺度融合模块从全局角度考虑，设计了一种新的特征图感知融合方式Fuse。在多尺度融合过程中，不同阶段不同分辨率的特征图对输出融合特征的贡献不尽相同：高分辨率的特征图感受野较小，提供局部特征较多；低分辨率的特征图则拥有较大感受野，提供的抽象信息较多。因此特征感知融合模块Fuse对不同阶段的特征图学习不同的权重值，再进行逐元素相加的融合。同时，每个阶段的特征图只学习一个权值，即视每个特征图的所有通道特征同等重要。

2复合绝缘子建模

本文根据FXBW-500/210型棒形悬式复合绝缘子进行建模仿真。该复合绝缘子的高、低压侧端部设有均压环，环径分别为350mm和370mm。图1为SOLIDWORKS软件中建立的复合绝缘子简化模型。本文主要对复合绝缘子内部界面缺陷进行研究，因此可忽略杆塔、导线以便于简化模型。在实际的输电线路中，工频交流电属于低频范畴，瞬时电场受到的影响可以忽略不计，因此本文可以按照静态场进行仿真分析。在实际中绝缘子周围的电场分布为无限远域，通过在距离其较远的位置设置电位为0的人工边界，将问题转换成有限元域进行分析。本文设置尺寸为10m×10m×20m的长方体域作为远场域。

3结果

3.1粉化对复合绝缘子电气性能的影响

为研究粉化对复合绝缘子电气性能的影响，本文对粉化后的复合绝缘子泄露电流进行测量。泄露电流为表征复合绝缘子电气性能的重要参考因素。本文参考外绝缘配置中的污耐压法，将现场运行后未经清洗的粉化复合绝缘子直接施加线路运行电压测量，在小雾室中模拟起雾环境，观测其是否会发生闪络现象，并测量其泄漏电流以判断其闪络的可能性，通过试验控制台自动记录其泄漏电流数据，从而判断粉化程度对泄漏电流的影响。测试的样本为沿海地区输电线路现场取回的复合绝缘子，施加交流运行电压，泄漏电流取有效值。

3.2不同水气比例对电场分布的影响

将界面缺陷的尖端曲率半径分别设置为0.02、0.04、0.06mm，长度为10mm，跨度为30°，厚度为0.3mm，缺陷部位的材料类型设置水与空气比例分别为0∶10、2∶8、4∶6、6∶4、8∶2、10∶0，共6种状态。当缺陷为空气状态时，尖端曲率半径的变化对场强最大值基本没有影响。随着缺陷中水分含量的上升，电场强度最大值逐渐增大，尖端曲率半径对场强最大值的影响逐渐显著。

结束语

（1）根据工程经验提出了一种包含尖端曲率半径尺寸参数的等腰三角形缺陷模型。等腰三角形缺陷与弧形柱体缺陷为气隙缺陷时的场强最大值均位于高压侧与护套、芯棒交界面的中央，数值差别不大。当水汽浸入后，弧形柱体水隙的场强最大值位于交界面的角上，而等腰三角形水隙的场强最大值位于尖端且数值很大，能更好地反映出缺陷向低压侧快速发展的趋势。（2）水隙与气隙相比更易受到尖端曲率半径的影响。等腰三角形缺陷的尖端曲率半径对气隙的场强最大值几乎没有影响。但水隙的场强最大值与尖端曲率半径呈负相关，且随着尖端曲率半径的增大，其对场强的影响作用逐渐减弱。

参考文献

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