基于图像识别的电力电缆隧道结构病害检测

作者：徐欣; 苏梦婷; 陈彦; 操卫康; 张军

来源：自动化技术与应用, 2022, 41(11): 23-26.

DOI：10.20033/j.1003-7241.(2022)11-0023-04

• 图像识别
• 病害检测
• 指标精度
• 裂缝面积
• 周期演变规律

电力电缆隧道结构跨度较长，实际量化形成的灾害指标精度较差，导致灾害检测时得到的裂缝面积数值较大，针对该问题，提出基于图像识别的电力电缆隧道结构病害检测方法。采用Imagewarel3获取隧道结构图像，获取数值化的隧道空间，引用模糊算子迭代骤变函数，控制量化的指标精度，量化电力电缆隧道病害指标，实现对电力电缆隧道结构病害的检测。随机选定一处存在病害的电力电缆隧道结构，用基于深度学习的检测方法、基于条件随机场的检测方法及所设计的病害检测方法进行实验，结果表明所设计方法检测到的裂缝面积数值最小，且符合隧道的周期演变规律。