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申请/专利权人：广东电网有限责任公司肇庆供电局

摘要：本发明公开了一种NUT线夹缺陷识别方法、装置及设备、可读存储介质，方法包括：待检测图像信息通过设置在距离待检测NUT线夹预设范围内的摄像装置采集获得；根据预设的NUT线夹图像模板确定待检测图像信息中的NUT线夹区域；根据NUT线夹区域内的图像信号中的各像素点的灰度信息计算每一像素点与其邻域像素点的差异值；根据差异值识别NUT线夹的轮廓信息；将NUT线夹的轮廓信息、频谱信息及NUT线夹区域内的RGB信息输入到预先训练的神经网络模型中，识别NUT线夹是否存在缺陷。本方案在NUT线夹在损坏、弯曲、断裂情况下，基于多维度特征信息及神经网络模型识别NUT线夹是否存在缺陷，无需人工巡检，识别准确率高。

主权项：1.一种NUT线夹缺陷识别方法，其特征在于，该方法包括：获取包含待检测NUT线夹的待检测图像信息，所述待检测图像信息通过设置在距离所述待检测NUT线夹预设范围内的摄像装置采集获得；根据预设的NUT线夹图像模板确定所述待检测图像信息中的NUT线夹区域；根据所述NUT线夹区域内的图像信号中的各像素点的灰度信息计算每一像素点与其邻域像素点的差异值；根据所述差异值识别所述待检测NUT线夹的轮廓信息；将所述轮廓信息、所述差异值及所述NUT线夹区域内的RGB信息输入到预先训练的神经网络模型中确定所述待检测NUT线夹是否存在缺陷；所述神经网络模型包括第一卷积层、第二卷积层、第三卷积层、第一池化层、第二池化层、第三池化层、第一全连接层及第二全连接层，其中，所述第一全连接层包含第一预设数量的神经元，所述第二全连接层包含第二预设数量的神经元；相应地，所述将所述NUT线夹的所述轮廓信息、所述差异值及所述NUT线夹区域内的RGB信息输入到神经网络模型中确定所述待检测NUT线夹是否存在缺陷包括：根据所述NUT线夹的所述轮廓信息、所述差异值及所述NUT线夹区域内的RGB信息构建输入向量；将所述输入向量输入到所述第一卷积层，通过所述第一卷积层对应的卷积核对所述输入向量进行卷积操作得到第一卷积特征信息，将该第一卷积特征信息输入非线性激活函数得到第一激活特征信息；将所述第一激活特征信息输入到所述第一池化层进行降采样处理得到第一降采样特征信息；将所述第一降采样特征信息送入所述第二卷积层，通过所述第二卷积层对应的卷积核对所述第一降采样特征信息进行卷积操作得到第二卷积特征信息，将该第二卷积特征信息输入所述非线性激活函数得到第二激活特征信息；将所述第二激活特征信息输入到所述第二池化层进行降采样处理得到第二降采样特征信息；将所述第二降采样特征信息输入到所述第三卷积层，通过所述第三卷积层对应的卷积核对所述第二降采样特征信息进行卷积操作得到第三卷积特征信息，将该第三卷积特征信息输入所述非线性激活函数得到第三激活特征信息；将所述第三激活特征信息输入到所述第三池化层进行降采样处理得到第三降采样特征信息；将所述第三降采样特征信息输入所述第一全连接层，通过所述第三降采样特征信息、所述第三降采样特征信息与所述第一预设数量的神经元中各神经元之间的权值计算第一全连接特征信息；将所述第一全连接特征信息输入所述第二全连接层，通过所述第一全连接特征信息、所述第一全连接特征信息与所述第二预设数量的神经元中各神经元之间的权值计算第二全连接特征信息；根据所述第二全连接特征信息确定所述待检测NUT线夹是否存在缺陷。

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