基于深度学习的输电线路绝缘子缺陷视觉检测技术

广州城建职业学院机电工程学院 牟海荣

输电线路的安全稳定运行是电力系统可靠性的关键。绝缘子作为输电线路的重要组成部分，其健康状态直接影响到输电安全。传统的绝缘子检查方法依赖于人工巡检，耗时耗力且易受主观因素和外部环境影响。近年来，随着深度学习技术的发展，其在图像识别领域的应用为提高检测的准确性和效率提供了新的可能。

1 输电线路绝缘子缺陷视觉检测中实施深度学习的经验分析

1.1 项目背景与初衷

某输电线路工程输电线路延伸数百公里，穿行于山川与城镇之间。运维数据显示，输电线路绝缘子处于完好无损状态是确保安全输电的关键，过往依赖人工巡检，面临诸多挑战：一是高空作业的安全风险；二是人工识别的主观误差；三是效率问题，平均每公里需耗时2h，误差率高达5%。考虑到绝缘子缺陷类型多样，包括裂纹、磨损和污秽等，人工检测难以覆盖所有细节。

在2022年度该段输电线路共发生绝缘子故障事故17起，造成的直接经济损失估计超过50万元。面对日益增长的维护需求，传统方法已无法满足高效、精确的检测需求。基于此，决定引入基于深度学习的视觉检测技术，旨在通过建立智能化检测系统，提高缺陷识别的准确率，减少人力成本，降低安全风险。通过前期调研，发现深度学习在图像处理方面的强大潜力，特别是卷积神经网络（CNN）在特征提取方面的高效性，对于视觉检测来说，能够极大地提高识别的准确性和效率。因此，启动了以深度学习为核心的绝缘子缺陷视觉检测技术项目，期望通过技术创新为输电线路维护工作带来革命性的提升。

1.2 搭建深度学习模型

1.2.1 深度学习模型构建思路

构建的深度学习模型旨在对绝缘子的缺陷进行高精度识别[1]，模型构建分为数据准备、模型设计、训练与验证以及部署四个阶段。

在数据准备阶段，收集了过去两年内绝缘子图像数据共计约10万张，其中包含已标注的缺陷图像80000张和无缺陷图像20000张。利用图像处理软件如OpenCV 对原始图像进行预处理，包括去噪、对比度增强和尺寸归一化，以确保输入数据的质量[2]。数据分为训练集（70%）、验证集（15%）和测试集（15%）；在模型设计阶段，选用TensorFlow 和Keras 框架构建卷积神经网络（CNN）。模型结构包括四个卷积层，每个卷积层后接最大池化层、两个全连接层以及一个输出层。使用ReLU 作为激活函数以增强模型的非线性表达能力，采用Softmax 在输出层进行多分类。

在模型训练与验证阶段，使用交叉熵作为损失函数，采用Adam 优化器进行参数调整。训练过程中实施了早停法（early stopping）以避免过拟合，同时进行数据增强以扩充数据集并提高模型的泛化能力。训练在NVIDIA Tesla V100 GPU 上进行，共迭代了50个周期（epoch）；模型部署前在测试集上进行了最终验证。测试结果显示，模型在识别各类绝缘子缺陷上的准确率达到了93%，误报率降至2%以下。

1.2.2 基于深度模型对输电线路绝缘子缺陷进行视觉检测的原理

原始图像预处理环节。收集的原始图像包括从不同角度、不同光照条件下拍摄的绝缘子图片[3]。这些图片可能含有噪声、光照不均和背景干扰等问题。预处理的目的是减少这些问题对深度学习模型识别能力的影响。图像去噪可以移除图片中的随机噪声，对比度增强使得缺陷特征更加明显，尺寸归一化确保所有图片输入模型前具有统一的尺寸，便于CNN 的处理。

数据集的分配特征。训练集（70%）用于训练模型，是模型学习识别特征的主要数据来源。验证集（15%）不参与训练，用于模型的性能评估和超参数的调整，如通过验证集的表现来决定是否停止训练（early stopping）。测试集（15%）在模型训练完成后用来评估模型的泛化能力，即模型在未见过的数据上的表现如何。

模型训练与验证阶段。上文提到的交叉熵损失函数（Cross-Entropy Loss）公式为：式中：y表示“真实的标签”，y^表示模型预测的概率分布。针对多分类问题，交叉熵能够衡量模型预测概率分布与真实标签之间的差异。上文提到的Adam 优化器是一种基于一阶梯度的优化算法，主要用于计算梯度的一阶矩估计和二阶矩估计，并据此更新模型参数。与“参数更新”有关的原理如下式中：θ表示模型参数，η表示学习率，分别表示梯度的一阶矩估计及二阶矩估计，ϵ表示一个“很小很小的实数”，主要作用是避免出现“0作为除数”的情况。

构建深度学习分析模型后还需设定“损失函数值”，用于表示“模型在给定数据集上的平均损失”。之所以如此，是因为模型预测与实际值之间的差异需以量化结果加以呈现。如此一来，模型训练过程中，损失函数值下降，则可以直观认为模型的预测结果与真实标签越来越接近[4]。如表1所示，为构建深度学习的分析模型后，在训练过程中相关指标的变化情况。从中可以看到，虚拟分析结果显示，模型构建后能够为输电线路绝缘子缺陷的自动化识别提供有效技术手段，大幅提升巡检效率和准确性。

表1 基于深度学习的分析模型在训练过程中相关指标变化情况

1.3 实地应用与效果分析

在完成深度学习模型的构建和训练后，将其部署到实际的输电线路巡检无人机上。在过去的三个月中，无人机巡检系统已经覆盖了超过500公里的输电线路，并生成了约3000张绝缘子的高清图像供模型分析。相关结果如下。

在第一个月的试运行阶段，模型成功识别出其中95%的绝缘子缺陷，包括微小裂纹、污损和闪络痕迹等。与人工巡检相比模型显著减少了漏检率，同时准确率从人工巡检的约85%提升至93%；深度分析结果显示，模型在光照条件较差或绝缘子背景复杂的图像中的表现略有下降，准确率降至约90%。这一发现促使针对这类情况进一步优化模型，如增加这类图像在训练集中的比例，以提高模型的鲁棒性；在部署模型的第二个月对模型进行了迭代更新，准确率提升到95%。误报率也由最初的2%下降到了1.5%。这一改进显著增加了运维团队对自动化巡检系统的信任，并开始缩减人工巡检的频次。表2所示为基于深度学习的分析模型应用后，针对输电线路绝缘子缺陷的巡检效率及准确性对比结果。

表2 深度学习模型实地应用前后的巡检效率及准确性对比

总体来看，该模型的应用显著提升了输电线路绝缘子缺陷检测的效率和准确性，减少了人力成本和维护成本。未来计划将这一系统推广至更多的输电线路，以进一步提高整个电网的运行效率[5]。

2 项目实施过程中有关深度学习的挑战与解决方案

2.1 核心挑战

完成基于深度学习的检测模型的构建并应用之后，发现实施过程中数据质量和模型训练是两大核心挑战：其一，数据质量方面的挑战主要体现在数据的多样性和标注的准确性上。由于原始图像来源于多个地区，不同季节和天气条件下拍摄的绝缘子图像存在较大差异，对模型的泛化能力提出了高要求。为了解决这个问题，技术人员采集了尽可能多样化的图像数据，并通过数据增强技术如旋转、缩放、剪切和颜色调整等方式进一步扩充数据集，增强模型对于不同条件下图像的识别能力。

其二，由于标注高质量的数据需要专业的电力设备检修人员，成本较高且容易引入人为误差，经常会对训练数据的质量构成威胁。为了提高标注数据的准确性和降低成本，引入了半自动化的标注流程，利用已经训练得到的模型初步识别绝缘子缺陷，然后由专业人员进行复核和校正，既保证了数据标注的质量，又提高了标注效率。

2.2 解决方案

模型训练方面，面临的挑战包括训练时间长、资源消耗大以及过拟合的风险。针对这些问题，采用的解决方案分“两步走”：为了提高训练效率，使用高性能计算资源，并在训练过程中使用分布式训练策略，将训练任务分散到多个GPU 上并行处理。其中原理是在多个处理器（如GPU 或CPU）上并行执行深度学习模型的训练任务，具体执行的数据并行策略有两种：其一，数据并行。每个GPU 得到模型的一个副本，训练过程中各自处理不同的数据子集。在每次训练迭代后，各个GPU 上的梯度被汇总并同步从而更新模型参数。这种方式可以有效减少单个GPU 的内存负担，并缩短训练时间；其二，模型并行。此为一种将模型的不同部分放在不同GPU 上的策略，每个GPU 只处理模型的一部分。如此一来，针对单一GPU 无法容纳整个模型的情况能够取得特殊效果。

为了避免过拟合，在模型中引入了正则化技术如Dropout 和权重衰减。同时采用了早停技术（early stopping），即当验证集上的性能不再提升时停止训练。所谓“过拟合”是指模型在训练数据上表现很好、但在未见过的数据上表现不佳。造成此种现象的原因是，模型学习了训练数据中的噪声和细节，但却没有抓住数据的真正分布。

为解决这个问题技术人员采取了如下措施：Dropout。此为一种常用的正则化技术，主要原理是，在训练过程中随机地“丢弃”（即暂时移除）一部分网络连接。基于该技术的特性，可将之视为一种减少神经元间复杂协同适应的方式，其特征是“逐渐提高自身的鲁棒特性”；权重衰减（L2正则化）。通过在损失函数中添加一个与权重值平方成正比的项，可以抑制权重值的增长，防止模型过于复杂化，倾向于学习更简单的模型；早停（Early Stopping）。在训练过程中，技术人员重点监控模型在一个独立的验证集上的表现。当验证集上的性能在连续几个epoch 内不再提升时就停止训练，可以防止模型在训练集上过度优化，从而达到更好的泛化效果。

通过对上述策略的综合应用，成功克服了数据质量与模型训练方面的挑战，确保了模型的准确性和实用性，大幅度提高了对输电线路绝缘子缺陷的视觉检测效果，能够在缺陷以及故障发生后的第一时间迅速确认具体位置并及时检修，对保障输电网络的正常运行具有积极意义[6]。

综上所述，尽管在数据处理和模型优化方面遇到了一系列挑战，但通过精心设计的解决策略，这些问题得到了有效解决。未来随着技术进一步成熟和数据资源的丰富，深度学习模型将持续优化，预计能在更广范围内推广应用，为电力系统的智能化运维提供更强有力的技术支撑。