Page 90 - 《应用声学》2025年第1期
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表 2 不同卷积核数目下的训练结果 图 10 为卷积核大小为 9×9 时测试得到的混淆
Table 2 Training results with different 矩阵,横轴表示输入的实际分类,纵轴表示输出的预
number of convolution kernels 测分类。可以发现,将不同类型的高压电缆终端铅
封缺陷超声图像输入到经过训练的模型中,预测分
卷积核数目 损失值 准确率/%
类与实际分类的重合度为 100%,说明可以 100% 准
7×7 0.003921 100
确预测出各个输入的铅封图像缺陷类型。试验结果
9×9 0.008435 100
11×11 0.090833 95.58172 显示该模型在检测不同类型的铅封缺陷时具有较
13×13 0.032772 96.55172 高的准确率。
试验结果表明,在训练迭代前 800 次,铅封缺 4 结论
陷识别模型的损失值迅速下降,准确率迅速上升;
当训练迭代到 1000 次左右,铅封缺陷识别模型开 本文将超声检测方法与深度学习算法结合,验
始收敛,模型损失值和准确度已经趋于稳定。当卷 证了基于 CNN 的高压电缆终端铅封缺陷检测的可
积核分别为 11×11 和 13×13 时,在对模型的训练过 行性和有效性。使用电缆终端铅封缺陷超声检测平
程中,损失值和准确率的变化曲线均出现了明显波 台获取了不同类型的铅封缺陷图像,将超声图像经
动,整个过程不够平滑,训练的模型达到稳定后准确 过预处理之后,通过搭建的 CNN 对超声图像进行
度也没有达到 100%,只有 95%和 96%左右;当卷积 训练,经多轮训练,选择最佳参数,获得最优网络模
核的大小分别为 7×7 和 9×9 时,训练的模型对铅封 型,实现铅封缺陷的自动识别。针对文中样本库,所
缺陷检测准确度为 100%,损失值仅为 0.003921 和 建立的模型能较好地实现对铅封终端缺陷的超声
0.008435,表明模型对铅封缺陷识别训练已达到了 图像的精确识别,准确率达到 100%,取得了较好的
检测学习的最高值,可以对实际铅封缺陷图像进行 识别效果,验证了该方法的有效性。下一步工作将
识别测试。通过对比发现,当卷积核为9×9时,训练 进一步扩充铅封超声图像数据集,扩大 CNN 在终
过程中损失值和准确度的变化过程更加平滑,损失 端铅封缺陷检测中的应用范围,并用于实际现场缺
值从最初的 1.4 降低到 0.008 左右,准确率从 27%提 陷检测中,减少人工观察带来的误判、漏判问题,提
高到 100%,整个过程波动较小,训练的整体效果也 升电力系统运行智能化水平。
更好。因此将卷积核的大小设置为 9×9 对模型进行
训练,然后进行实际测试试验。 参 考 文 献
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图 10 卷积核大小为 9×9 的混淆矩阵
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