基于深度学习和超分辨率重构技术的图像缺陷诊断算法

发布时间：2023-04-11 22:20

　　虽然深度学习在图像检测领域取得了长足进步,但是由于变电站设备巡检图像背景复杂,导致了缺陷诊断面临一定的困难。本文提出了一种基于深度学习和超分辨技术的缺陷检测算法,一方面是锁定目标区域,聚焦检测设备,去除不相关的图像信息,大幅降低了图像有效信息的损失;另一方面是对检测设备进行超分辨率重建,提升分辨率,保证用于渗漏油缺陷检测的图像质量、像素信息的完整性。通过实验数据证明,该算法识别结果较其他算法有很大的提升,从而验证了该算法的优越性。

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【文章目录】：
1 超分辨率重建技术
2 基于深度学习的超分辨率重构图像诊断算法
    2.1 Faster-RCNN的充油设备检测
    2.2 改进的ESR-GAN的图像超分辨率重建
    2.3 基于Mask-RCNN的渗漏油缺陷检测算法
3 实验结果分析
    3.1 评价指标
    3.2 对比实验分析
4 结语



本文编号：3789859