基于AI的输电线路导线断散股缺陷检测方法

针对现有方法对输电线路导线断散股缺陷检测时存在的缺陷检测准确率较低的问题,提出了基于AI技术的 输电线路导线断散股缺陷检测方法.首先对所采集的输电线路导线图像进行降噪和增强等处理;然后利用LBG算法 完成K-means算法的优化,应用改进后的算法对导线图像进行分割提取;最后采用AI技术中的卷积神经网络算法, 实现对输电线路导线断散股缺陷的检测.实验结果表明,采用所提方法对导线断散股检测时,其检测准确率均高于 ９５％,优于对比方法,具有一定应用价值.