一种基于Phash算法结合深度学习的线路螺栓缺陷识别方法

摘要

本发明公开了一种基于Phash算法结合深度学习的线路螺栓缺陷识别方法，包括：步骤S1：收集输电线路的螺栓图像并框选出螺栓位置，将框选出的图像分割提取，作为初始样本集；步骤S2：判断初始样本集中的螺栓缺失情况；步骤S3：对初始样本集中螺栓未缺失的图片进行样本量的扩充，得到扩充样本集；步骤S4：将扩充样本集作为训练数据导入Faster R‑CNN网络模型进行训练；步骤S5：识别待检测图像中的螺栓缺损情况并框选螺栓位置，本发明解决了现有螺栓缺失检测方法中准确度低、易受外部光线影响的问题，实现了更为通用的螺栓缺陷检测技术，本发明提出的方法具备更高的准确度和适用性，使待检数据的采集不再受限于天气、位置和设备因素的影响。