Разработка алгоритма обнаружения дефектов в стеклянных изоляторах на основе компьютерного зрения с использованием нейросетевого подхода

Представлен алгоритм обнаружения дефектов в стеклянных изоляторах с помощью компьютерного зрения. Изоляторы, являющиеся ключевыми элементами электрических сетей, подвержены различным дефектам, таким как пузыри, сколы и деформации. Подобные повреждения могут значительно снижать срок эксплуатации изоляторов. В традиционных производственных условиях данные дефекты выявляются вручную, что снижает производительность и увеличивает вероятность ошибок из-за человеческого фактора.
Для решения проблемы, связанной с ограничениями ручного контроля, был разработан алгоритм, основанный на применении нейронной сети. Основная задача алгоритма заключается в автоматическом выявлении дефектов, оказывающих существенное влияние на механические и электроизоляционные свойства изделий.
Был собран набор данных для обучения нейронной сети и дополнен сгенерированными изображениями для увеличения выборки расположения и формы рассматриваемых дефектов. В работе подробно описаны шаги предобработки данных, включающие повышение контрастности для увеличения обнаружения дефектов и уменьшение шумов. Для обработки дефектов различной площади и формы, описывается процесс разбиения на фрагменты. Представленное в работе разбиение позволяет обнаруживать дефекты различных размеров по отношению к размеру изолятора.