基于深度學習的輸電線路絕緣子缺陷視覺檢測技術

廣州城建職業學院機電工程學院 牟海榮

輸電線路的安全穩定運行是電力系統可靠性的關鍵。絕緣子作為輸電線路的重要組成部分，其健康狀態直接影響到輸電安全。傳統的絕緣子檢查方法依賴于人工巡檢，耗時耗力且易受主觀因素和外部環境影響。近年來，隨著深度學習技術的發展，其在圖像識別領域的應用為提高檢測的準確性和效率提供了新的可能。

1 輸電線路絕緣子缺陷視覺檢測中實施深度學習的經驗分析

1.1 項目背景與初衷

某輸電線路工程輸電線路延伸數百公里，穿行于山川與城鎮之間。運維數據顯示，輸電線路絕緣子處于完好無損狀態是確保安全輸電的關鍵，過往依賴人工巡檢，面臨諸多挑戰：一是高空作業的安全風險；二是人工識別的主觀誤差；三是效率問題，平均每公里需耗時2h，誤差率高達5%。考慮到絕緣子缺陷類型多樣，包括裂紋、磨損和污穢等，人工檢測難以覆蓋所有細節。

在2022年度該段輸電線路共發生絕緣子故障事故17起，造成的直接經濟損失估計超過50萬元。面對日益增長的維護需求，傳統方法已無法滿足高效、精確的檢測需求。基于此，決定引入基于深度學習的視覺檢測技術，旨在通過建立智能化檢測系統，提高缺陷識別的準確率，減少人力成本，降低安全風險。通過前期調研，發現深度學習在圖像處理方面的強大潛力，特別是卷積神經網絡（CNN）在特征提取方面的高效性，對于視覺檢測來說，能夠極大地提高識別的準確性和效率。因此，啟動了以深度學習為核心的絕緣子缺陷視覺檢測技術項目，期望通過技術創新為輸電線路維護工作帶來革命性的提升。

1.2 搭建深度學習模型

1.2.1 深度學習模型構建思路

構建的深度學習模型旨在對絕緣子的缺陷進行高精度識別[1]，模型構建分為數據準備、模型設計、訓練與驗證以及部署四個階段。

在數據準備階段，收集了過去兩年內絕緣子圖像數據共計約10萬張，其中包含已標注的缺陷圖像80000張和無缺陷圖像20000張。利用圖像處理軟件如OpenCV 對原始圖像進行預處理，包括去噪、對比度增強和尺寸歸一化，以確保輸入數據的質量[2]。數據分為訓練集（70%）、驗證集（15%）和測試集（15%）；在模型設計階段，選用TensorFlow 和Keras 框架構建卷積神經網絡（CNN）。模型結構包括四個卷積層，每個卷積層后接最大池化層、兩個全連接層以及一個輸出層。使用ReLU 作為激活函數以增強模型的非線性表達能力，采用Softmax 在輸出層進行多分類。

在模型訓練與驗證階段，使用交叉熵作為損失函數，采用Adam 優化器進行參數調整。訓練過程中實施了早停法（early stopping）以避免過擬合，同時進行數據增強以擴充數據集并提高模型的泛化能力。訓練在NVIDIA Tesla V100 GPU 上進行，共迭代了50個周期（epoch）；模型部署前在測試集上進行了最終驗證。測試結果顯示，模型在識別各類絕緣子缺陷上的準確率達到了93%，誤報率降至2%以下。

1.2.2 基于深度模型對輸電線路絕緣子缺陷進行視覺檢測的原理

原始圖像預處理環節。收集的原始圖像包括從不同角度、不同光照條件下拍攝的絕緣子圖片[3]。這些圖片可能含有噪聲、光照不均和背景干擾等問題。預處理的目的是減少這些問題對深度學習模型識別能力的影響。圖像去噪可以移除圖片中的隨機噪聲，對比度增強使得缺陷特征更加明顯，尺寸歸一化確保所有圖片輸入模型前具有統一的尺寸，便于CNN 的處理。

數據集的分配特征。訓練集（70%）用于訓練模型，是模型學習識別特征的主要數據來源。驗證集（15%）不參與訓練，用于模型的性能評估和超參數的調整，如通過驗證集的表現來決定是否停止訓練（early stopping）。測試集（15%）在模型訓練完成后用來評估模型的泛化能力，即模型在未見過的數據上的表現如何。

模型訓練與驗證階段。上文提到的交叉熵損失函數（Cross-Entropy Loss）公式為：式中：y表示“真實的標簽”，y^表示模型預測的概率分布。針對多分類問題，交叉熵能夠衡量模型預測概率分布與真實標簽之間的差異。上文提到的Adam 優化器是一種基于一階梯度的優化算法，主要用于計算梯度的一階矩估計和二階矩估計，并據此更新模型參數。與“參數更新”有關的原理如下式中：θ表示模型參數，η表示學習率，分別表示梯度的一階矩估計及二階矩估計，?表示一個“很小很小的實數”，主要作用是避免出現“0作為除數”的情況。

構建深度學習分析模型后還需設定“損失函數值”，用于表示“模型在給定數據集上的平均損失”。之所以如此，是因為模型預測與實際值之間的差異需以量化結果加以呈現。如此一來，模型訓練過程中，損失函數值下降，則可以直觀認為模型的預測結果與真實標簽越來越接近[4]。如表1所示，為構建深度學習的分析模型后，在訓練過程中相關指標的變化情況。從中可以看到，虛擬分析結果顯示，模型構建后能夠為輸電線路絕緣子缺陷的自動化識別提供有效技術手段，大幅提升巡檢效率和準確性。

表1 基于深度學習的分析模型在訓練過程中相關指標變化情況

1.3 實地應用與效果分析

在完成深度學習模型的構建和訓練后，將其部署到實際的輸電線路巡檢無人機上。在過去的三個月中，無人機巡檢系統已經覆蓋了超過500公里的輸電線路，并生成了約3000張絕緣子的高清圖像供模型分析。相關結果如下。

在第一個月的試運行階段，模型成功識別出其中95%的絕緣子缺陷，包括微小裂紋、污損和閃絡痕跡等。與人工巡檢相比模型顯著減少了漏檢率，同時準確率從人工巡檢的約85%提升至93%；深度分析結果顯示，模型在光照條件較差或絕緣子背景復雜的圖像中的表現略有下降，準確率降至約90%。這一發現促使針對這類情況進一步優化模型，如增加這類圖像在訓練集中的比例，以提高模型的魯棒性；在部署模型的第二個月對模型進行了迭代更新，準確率提升到95%。誤報率也由最初的2%下降到了1.5%。這一改進顯著增加了運維團隊對自動化巡檢系統的信任，并開始縮減人工巡檢的頻次。表2所示為基于深度學習的分析模型應用后，針對輸電線路絕緣子缺陷的巡檢效率及準確性對比結果。

表2 深度學習模型實地應用前后的巡檢效率及準確性對比

總體來看，該模型的應用顯著提升了輸電線路絕緣子缺陷檢測的效率和準確性，減少了人力成本和維護成本。未來計劃將這一系統推廣至更多的輸電線路，以進一步提高整個電網的運行效率[5]。

2 項目實施過程中有關深度學習的挑戰與解決方案

2.1 核心挑戰

完成基于深度學習的檢測模型的構建并應用之后，發現實施過程中數據質量和模型訓練是兩大核心挑戰：其一，數據質量方面的挑戰主要體現在數據的多樣性和標注的準確性上。由于原始圖像來源于多個地區，不同季節和天氣條件下拍攝的絕緣子圖像存在較大差異，對模型的泛化能力提出了高要求。為了解決這個問題，技術人員采集了盡可能多樣化的圖像數據，并通過數據增強技術如旋轉、縮放、剪切和顏色調整等方式進一步擴充數據集，增強模型對于不同條件下圖像的識別能力。

其二，由于標注高質量的數據需要專業的電力設備檢修人員，成本較高且容易引入人為誤差，經常會對訓練數據的質量構成威脅。為了提高標注數據的準確性和降低成本，引入了半自動化的標注流程，利用已經訓練得到的模型初步識別絕緣子缺陷，然后由專業人員進行復核和校正，既保證了數據標注的質量，又提高了標注效率。

2.2 解決方案

模型訓練方面，面臨的挑戰包括訓練時間長、資源消耗大以及過擬合的風險。針對這些問題，采用的解決方案分“兩步走”：為了提高訓練效率，使用高性能計算資源，并在訓練過程中使用分布式訓練策略，將訓練任務分散到多個GPU 上并行處理。其中原理是在多個處理器（如GPU 或CPU）上并行執行深度學習模型的訓練任務，具體執行的數據并行策略有兩種：其一，數據并行。每個GPU 得到模型的一個副本，訓練過程中各自處理不同的數據子集。在每次訓練迭代后，各個GPU 上的梯度被匯總并同步從而更新模型參數。這種方式可以有效減少單個GPU 的內存負擔，并縮短訓練時間；其二，模型并行。此為一種將模型的不同部分放在不同GPU 上的策略，每個GPU 只處理模型的一部分。如此一來，針對單一GPU 無法容納整個模型的情況能夠取得特殊效果。

為了避免過擬合，在模型中引入了正則化技術如Dropout 和權重衰減。同時采用了早停技術（early stopping），即當驗證集上的性能不再提升時停止訓練。所謂“過擬合”是指模型在訓練數據上表現很好、但在未見過的數據上表現不佳。造成此種現象的原因是，模型學習了訓練數據中的噪聲和細節，但卻沒有抓住數據的真正分布。

為解決這個問題技術人員采取了如下措施：Dropout。此為一種常用的正則化技術，主要原理是，在訓練過程中隨機地“丟棄”（即暫時移除）一部分網絡連接。基于該技術的特性，可將之視為一種減少神經元間復雜協同適應的方式，其特征是“逐漸提高自身的魯棒特性”；權重衰減（L2正則化）。通過在損失函數中添加一個與權重值平方成正比的項，可以抑制權重值的增長，防止模型過于復雜化，傾向于學習更簡單的模型；早停（Early Stopping）。在訓練過程中，技術人員重點監控模型在一個獨立的驗證集上的表現。當驗證集上的性能在連續幾個epoch 內不再提升時就停止訓練，可以防止模型在訓練集上過度優化，從而達到更好的泛化效果。

通過對上述策略的綜合應用，成功克服了數據質量與模型訓練方面的挑戰，確保了模型的準確性和實用性，大幅度提高了對輸電線路絕緣子缺陷的視覺檢測效果，能夠在缺陷以及故障發生后的第一時間迅速確認具體位置并及時檢修，對保障輸電網絡的正常運行具有積極意義[6]。

綜上所述，盡管在數據處理和模型優化方面遇到了一系列挑戰，但通過精心設計的解決策略，這些問題得到了有效解決。未來隨著技術進一步成熟和數據資源的豐富，深度學習模型將持續優化，預計能在更廣范圍內推廣應用，為電力系統的智能化運維提供更強有力的技術支撐。