面向变电设备金属锈蚀检测的分层嵌套标注方法

张 君

国网江西省电力有限公司九江市柴桑区供电分公司 江西九江 332100

摘要：变电设备因长期暴露在户外环境中，容易产生金属锈蚀。金属锈蚀是金属材料表面和内部微观结构与腐蚀环境相互作用而引起的劣化结果，会对变电设备安全运行和使用寿命产生不利的影响。因此，需要通过定期/不定期变电设备巡检，及时发现金属锈蚀并及时解决。 除了依赖人工肉眼检测外，金属锈蚀的非破坏性无损检测技术是一种常见的解决方法，如X光、红外热成像以及电磁图等。但上述方法均对检测环境、检测仪器、检测人员专业水平有着较高要求。其中，本文主要分析面向变电设备金属锈蚀检测的分层嵌套标注方法。

关键词：深度学习；金属锈蚀检测；分层嵌套标注

引言

金属锈蚀存在普遍的形状不规则性和可拆分性，使得训练样本标注时，标注者面临着很多歧义，难以实现标注过程标准化和标注结果一致性，标注质量不稳定，使得模型在训练中难以有效捕获金属锈蚀内在特征，直接影响目标检测模型的效果。针对上述问题，本文提出一种分层嵌套标注方法：首先，采用较大的矩形框对锈蚀出现范围内进行大面积标注，只要在视觉上是连续的、相邻的不能清晰划分的锈蚀都用一个较大的矩形框标注；接着，在第一步的标注框内，对那些特征非常明显并具有相对独立性的区域进行二次标注，形成第二层的内部嵌套标注。这种标注方法简单直白，可以有效保证每个训练样本标注结果的唯一性，易于标注者掌握和标准化，利于形成稳定的标注质量，而且这种标注突出了锈蚀的特征并一定程度上增加了被标注锈蚀的样本数量，实现了数据增强，使得模型在训练中更容易捕捉到锈蚀的特征。

1相关工作

自AlexNet在ImageNet大赛上展现优异成绩后，利用CNN进行特征提取并进行图像分类的方式得到了快速发展，广泛应用于各种领域的图像识别、目标检测。针对金属锈蚀检测，目前以CNN为核心的目标检测模型中最具是代表性是Faster RCNN和YOLO，它们通过预定义不同尺寸形状的anchor来检测不同尺寸形状的目标区域，可以同时解决分类和定位的问题。目标检测模型的训练效果高度依赖于足量的和高质量的数据集，针对目标检测任务的图片标注主要有2D边界框/矩形框（Bounding Boxes）、3D边界框/长方体（Cuboids）、多边形（Polygons）3种标注方法。3D长方体标注可以显示目标的深度，用于立体图像中的识别对象，对于金属锈蚀的检测一般不涉及对象的深度，故未采用这种方法。矩形框标注相对简单而常用，但标注的矩形区域通常含有非目标对象，尤其金属锈蚀具有明显的非规则性，导致标注的矩形框内可能存在大面积的非锈蚀区域，训练的模型难以学习到有效的锈蚀内在特征，进而影响识别精准度。而采用多边形方法可以很好地吻合目标的形状，解决上述不足，但其标注非常耗时，成本非常高，因此实践中很少被用于数据集的大规模标注。针对金属锈蚀的形状不规则性导致标注结果可能包含大面积非锈蚀区域的问题，首先通过滑动窗口截取较小的区域，以此来降低窗口中含有的非锈蚀区域；接着，再使用小型的CNN依次判断每个窗口是否为锈蚀区域。但是这种将一张图片切分成多个微小的窗口，使得模型只关注窗口中的局部像素数据而忽略了全局像素数据。其感受野过低导致模型学习到的特征过于局部、片面。同时，窗口的尺寸导致设计的CNN不能太大，模型的学习能力受限. 因此，该方法容易产生误判，检测效果不佳。

2分层嵌套标注

2.1训练样本标注方法

在变电设备中，由于设备大小不一以及锈蚀蔓延等问题导致锈蚀区域的形状大小具有不规则性。同时，金属锈蚀往往又具有可拆分性，其既可以作为一整片锈蚀的组成部分，又可以看成一个个独立的锈蚀区域。针对金属锈蚀这种特性，在矩形框标注的使用方面，一般有两种不同策略的标注方法：采用尽可能小的标注框去标注锈蚀区域；采用尽可能大的标注框去标注锈蚀区域.采用方法可以尽可能减少矩形框中包含的非目标区域，但是金属锈蚀蔓延特性会导致一块锈蚀区域与邻近的非锈蚀区域之间会存在一段锈蚀程度逐渐减轻的锈蚀蔓延区域，使得标注者面临着很多歧义，如直接忽略，往往会漏掉一些锈蚀蔓延区域。然而锈蚀蔓延是金属锈蚀的一个非常重要特征，如果选择标注，标注过程则难以标准化并导致标注结果的多样性，模型训练效果不佳。

2.2检测框融合算法

　虽然分层嵌套标注法可以有效解决标注遗漏和标注歧义的问题，但也出现了标注框嵌套的新问题。因此，采用分层嵌套标注的方法训练得到的模型，其检测结果中也会出现检测框嵌套的新问题。这对检测结果的可视化展示和模型评价指标计算都会产生干扰。虽然不影响检测的实际效果，但与主流的检测结果展示方式不符。为此，本文对检测结果进行了转换处理：依次判定任意两个检测框是否相交，如果相交则以二者的外接多边形进行替代，直至检测结果中任意两个检测框都不相交。

3接地网腐蚀检测需求分析

电力系统接地网铺设在地面上，因此实时、直接暴露地检测接地网的腐蚀是不切实际的。根据接地电网腐蚀检测的工程需求指标，可分为高技术实现和高检测精度。高技术实现意味着检测方法必须实用。考虑到接地网的实际布置环境，接地网腐蚀检测方法的设计必须避免暴露检测。该方法施工成本低，便于维护和重复使用，可以研究其随时间变化的趋势，确定接地电网回路的腐蚀状态。高检测精度意味着检测算法分辨率高，可以区分不同的腐蚀效果等级。不仅能准确反映当地的腐蚀情况，而且能有效、明确地判断整体的腐蚀情况。它不仅能捕捉腐蚀循环的位置，而且能有效地检查腐蚀程度。根据接地电网腐蚀检测的要求，本文研制的电磁脉冲反馈检测系统采用散射成像和多次重复观测，能够同时反映接地电网的物理形状、电导率和介电常数。同时，它可以从视觉和图像上检测接地网导体是否腐蚀。与传统的电阻抗成像相比，具有较高的图像分辨率。电磁脉冲反馈成像检测技术可以实现无沟检测，得到接地电网腐蚀断裂的具体位置和损伤程度，为电网腐蚀状态检测和接地网及时维护提供了可靠高效的新思路。

4腐蚀检测系统设计

它以电磁散射理论为基础，从电磁波中找出散射器的物理特性。反向散射环境向要测量的物体发送给定电磁波。物体反射的漫反射电磁波包含物体的一些区域特性，然后可以根据这些信息获得其几何形状等物理参数。反散射理论广泛应用于遥感、故障检测和医学成像等形状识别领域。对比之下，源反演方法实现了电磁场介电常数的重构。数据分析和成像系统分析接收到的散射电磁波信号数据，然后通过格林函数对其进行处理和初始化。构建目标函数并迭代修订数据函数，实现了目标函数的优化。采用电磁波的逆变特性检测接地网的腐蚀损伤，可以更有效地判断腐蚀状态和断裂位置。根据电磁脉冲反馈原理，成像技术可以实现物理形状和电气参数的图像化，电磁波散射成像技术的分辨率高于传统反射波形成的图像，这对接地网的腐蚀状态检测尤为重要。目前反散射成像技术已取得一些进展。但是，一些研究者在利用该技术检测接地网腐蚀时，并没有注意介电常数的影响。他们只对电导率进行了逆散射成像，忽略了土壤介质的介电常数，明显反映了接地网的腐蚀状态。因此，它是提高检测精度的关键，研究接地网和土层电导率和介电常数对反电磁波成像的影响。采用电磁脉冲对地下接地网进行穿透成像时，有必要分析土层的介质组成，并为电磁脉冲信号分析提供理论数据。

结束语

本文提出了一种新型的分层嵌套标注方法，确定了锈蚀样本的标注标准并解决了标注结果不一致的问题。同时，针对检测结果嵌套的现象，仅需要对其进行简单后处理即可解决。采用该方法后，各模型的锈蚀检测能力均得到了提高，为锈蚀等其他不规则样本的数据标注提供了新思路，下一步可以应用于变电站巡检机器人平台，实现对锈蚀等变电设备缺陷的智能检测。

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