Visual Defect Detection for Substation Equipment based on Joint Inspection Data of Camera and Robot

目视检查 计算机视觉 接头(建筑物) 机器人 计算机科学 人工智能 自动X射线检查 工程类 图像处理 图像(数学) 建筑工程
作者
Jing Wang,Qingwei Zhang
出处
期刊:2020 IEEE 5th Information Technology and Mechatronics Engineering Conference (ITOEC) 被引量:6
标识
DOI:10.1109/itoec49072.2020.9141563
摘要

The basic principle of joint inspection with video and robot is that the deep learning algorithm can extract specific defect features from mass images and video data. However, the defect information of substation equipment is often masked by label noise and complex backgrounds. Furthermore, there are many different types of equipment in the substation and the defect varies from equipment to equipment, which increases the difficulty of detection. Previous work mostly focuses on defect features of single frame image, which ignores the association between typical defect characteristics and the substation equipments. Besides, it requires manual selection for preliminary image annotation. To solve the above-mentioned problems, this paper proposes a visual defect detection strategy for substation equipments using cascade deep learning model. The efficacy of the proposed method is verified through an experiment based on electrical equipment of substation.
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