亲爱的研友该休息了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!身体可是革命的本钱,早点休息,好梦!

THz Wave Defect Detection Technology Based on Attention Autoencoder and Semisupervised Ladder Network

计算机科学 自编码 人工智能 特征提取 模式识别(心理学) 太赫兹辐射 小波变换 小波 无损检测 频域 信号(编程语言) 时域 人工神经网络 计算机视觉 材料科学 物理 光电子学 量子力学 程序设计语言
作者
Zhonghao Zhang,Da‐Wei Ding,Liming Wang
出处
期刊:IEEE Sensors Journal [IEEE Sensors Council]
卷期号:23 (8): 8961-8972 被引量:1
标识
DOI:10.1109/jsen.2023.3246040
摘要

Insulation equipment plays an important role in mechanical support and electrical insulation in the power grid. When there are defects in the insulation equipment, the safe operation of the power grid will be seriously threatened. Non-destructive testing (NDT) is an important means to timely find hidden dangers. In view of the low reliability of defect recognition in the case of insufficient sample marks, based on autoencoder feature extraction and semisupervised networks, combined with a terahertz (THz) wave detection device, this article studies the nondestructive detection method of insulator internal defects. First, the spectrum signal of the THz wave is obtained by continuous wavelet transform. Then, for THz time-domain and frequency-domain data, autoencoders incorporating a soft attention mechanism and a channel-spatial attention mechanism are used to automatically extract features, and time–frequency domain cognition is spliced to form fusion features. Finally, a semisupervised ladder network classification model is constructed to train the algorithm efficiently and classify reliably when it is difficult to obtain labels of defective samples. Compared with other networks oriented to 1-D and 2-D data that are trained in the common supervised way, the method in this article has a better performance in classification accuracy and recall rate, which is helpful to improve the detection effect of internal defects of insulation equipment based on the THz wave.

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
小刘完成签到,获得积分10
刚刚
6秒前
三笠完成签到,获得积分10
8秒前
传奇3应助Liiiiiiiiii采纳,获得10
10秒前
gt完成签到 ,获得积分10
20秒前
22秒前
文静栾完成签到 ,获得积分10
24秒前
芝麻关注了科研通微信公众号
37秒前
42秒前
所所应助徐悦月采纳,获得10
44秒前
44秒前
核桃发布了新的文献求助10
46秒前
51秒前
芝麻发布了新的文献求助10
52秒前
昏睡的沛柔完成签到 ,获得积分10
54秒前
Aliya完成签到 ,获得积分10
1分钟前
酷波er应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
李李发布了新的文献求助10
1分钟前
bksqc发布了新的文献求助10
1分钟前
要文献啊完成签到 ,获得积分10
1分钟前
1分钟前
WUHUIWEN完成签到,获得积分10
1分钟前
Liiiiiiiiii发布了新的文献求助10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
尊敬夜南发布了新的文献求助10
1分钟前
韦雪莲完成签到 ,获得积分10
2分钟前
wz完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
Liiiiiiiiii完成签到,获得积分10
2分钟前
杜德爽发布了新的文献求助10
2分钟前
好好搞科研完成签到 ,获得积分10
2分钟前
2分钟前
热情的寄瑶完成签到 ,获得积分10
2分钟前
yanglinhai完成签到 ,获得积分10
2分钟前
饱满含玉完成签到,获得积分10
2分钟前
2分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3990031
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532108
关于积分的说明 11256334
捐赠科研通 3270943
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805146
邀请新用户注册赠送积分活动 882270
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809228