基于轻量化卷积神经网络的电缆绝缘缺陷在线检测  

作　　者：鲁梦蝶 

机构地区：[1]中电联(北京)检测认证中心有限责任公司

出　　处：《电器工业》2025年第4期68-71,76,共5页CHINA ELECTRICAL EQUIPMENT INDUSTRY

摘　　要：针对现行方法在电缆绝缘缺陷在线检测中应用存在错检、漏检问题,提出基于轻量化卷积神经网络的电缆绝缘缺陷在线检测。采用缩放重采样策略对电缆局部放电信号感知,通过对电缆局部放电信号图像化转换,生成集合时频特征的电缆二维灰度图像,利用轻量化卷积神经网络对图像处理,识别检测电缆绝缘缺陷,实现基于轻量化卷积神经网络的电缆绝缘缺陷在线检测。经实验证明,设计方法错检率不超过1%,漏检率不超过2%,可以实现电缆绝缘缺陷在线精准检测。

关 键 词：轻量化卷积神经网络 电缆 绝缘缺陷 在线检测 缩放重采样策略 图像化 

分 类 号：TP3[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]