[发明专利]一种输电线路金具缺陷识别装置及方法

权利要求书

1.一种输电线路金具缺陷识别装置，其特征在于：

工具外壳体（1）为矩形作为框架采用轻质、坚硬塑料材质，所述工具外壳体（1） 两侧把握部分设有防滑涂层，所述工具外壳体（1）前端设有显示屏（5），所述显示屏（5）下侧设有三个功能键（6），所述显示屏（5）右侧设有选择按键（7），所述工具外壳体（1）后端分别设有高清摄像头（2）及红外摄像头（3）用于拍摄采集图像信息，所述高清摄像头（2）下端设有充电电池槽（8），所述充电电池槽（8）内装有充电锂电池作为能源为装置供电，所述充电电池槽（8）右侧设有充电接口（9），可利用外部电源为装置充电，从所述工具外壳体（1）的一侧插接安装有CPU（4）用于程序运行并对信息进行处理及存储，所述CPU（4）内存储有输电线金具故障案例库，可提取缺陷特征值，基于深度学习反馈构建并增加金具缺陷故障识别模型将采集的图像信息与模型作比对。

2.根据权利要求1所述的一种输电线路金具缺陷识别装置，其特征在于：

所述高清摄像头（2），可伸缩变焦，用于远距离拍摄输电线路金具外观照片，用于外观缺陷识别。

3.根据权利要求1所述的一种输电线路金具缺陷识别装置，其特征在于：

所述红外摄像头（3），用于拍摄现场红外照片辅助判断金具缺陷。

4.根据权利要求1所述的一种输电线路金具缺陷识别装置，其特征在于：

所述显示屏（5）与摄像头连接，拍摄时可以通过显示屏呈现摄镜头中物体的位置及角度，拍摄结束后，用于浏览历史照片。

5.根据权利要求1所述的一种输电线路金具缺陷识别装置，其特征在于：

所述功能按键（6），从左到右依次为普通拍摄按键、红外拍摄按键及诊断分析按键，通过功能按键可以直接点选对应的功能进行使用。

6.根据权利要求1所述的一种输电线路金具缺陷识别装置，其特征在于：

所述选择按键（7），具备上下左右移动按键及中间的确认件，可在显示屏（5）内移动光标，选择对应的细分功能，通过中心的确认件进行确认。

7.根据权利要求1所述的一种输电线路金具缺陷识别装置，其特征在于：

所述工具外壳体（1）内设图像采集模块，所述图像采集模块连接有图像处理模块，所述图像处理模块通过图像识别技术，对照片进行图像预处理，将金具图像进行分类，所述图像处理模块将识别后的信息传递至CPU（4），所述CPU（4）设有学习模块将分类之后的金具图像信息输入学习模块存储的输电线金具故障案例库中的金具缺陷识别模型，模型自动对金具图像中存在的缺陷进行匹配，并生成适配的缺陷处理措施及方案输出反馈信息至显示屏（5），利用缺陷适配的结果，不断训练完善金具缺陷识别模型，将模型信息进一步储存，提高缺陷识别准确率。

8.应用权利要求1所述装置的金具缺陷识别方法，其特征在于：

步骤一：总结输电线金具缺陷故障案例，提取常见缺陷故障案例中缺陷的图片，形成缺陷特征数据集；

步骤二：将特征数据集进行拆分，其中70% 为模型训练集，20% 为模型验证数据集，10%为模型测试数据集；

所述训练数据集，用于模型构建之后的，模型学习过程，所述验证数据集，用于对模型的结果和参数进行调整，所述测试训练集，用于模型性能的最终评价；

步骤三：标准化方法调整缩放特征数，由于数据集中数据来源不一，其数据形式可能存在差异，通过标准化方法将数据缩放到同一格式下；

步骤四：利用CNNS构建深度学习模型，将相关数据集输入模型中，通过模型计算得到识别结果；

所述模型由3个卷积层构成，3个池化层、1个全连接层和1个分类器组成，

所述卷积层用于对输入进行特征提取，在每个图片上按照一个合适的尺寸进行扫描，并得到一组二维卷积结果；

所述池化层对输入的特征图进行压缩，对每个卷积层的输出特征值采用池化层进行池化操作，一方面使特征图变小，简化网络计算负责度，另一方面进行特征压缩，提取主要特征；

所述全连接层，连接所有的特征，将输出值送给最终的分类器，所述分离器，采用softmax，实现端到端训练、学习，实现图像分析；

步骤五：针对实际需求，在CNNS模型中选择Sigmoid作为激活函数，可快速处理简单任务；

步骤六：针对模型的输出结果，利用RMSE作为模型的性能评价指标，当RMSE值越小时，证明模型分类效果越好，即故障诊断准确率越高；

步骤七：判断，如果模型评价结果满足需求，则证明模型建立完成；如果不能满足，则需要从新调整模型结构和参数，再次构建模型并验证。