基于GANR-UNet的绝缘子红外图像分割及低零值故障诊断研究

李博; 刘会斌; 王胜辉; 田立山; 张欣伟; 尚鑫; 买佳敏; 律方成

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基于GANR-UNet的绝缘子红外图像分割及低零值故障诊断研究

更新时间：2026-04-26

- 基于GANR-UNet的绝缘子红外图像分割及低零值故障诊断研究
- Vol. 53, Issue 2, Pages: 132-142(2026)
- 作者机构：
  
  1. 国网内蒙古东部电力有限公司电力科学研究院
  2. 华北电力大学电气与电子工程学院
  3. 国网内蒙古东部电力有限公司建设分公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：
  CLC： TM216;TP391.41
- Published：2026
- 稿件说明：
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李博, 刘会斌, 王胜辉, et al. 基于GANR-UNet的绝缘子红外图像分割及低零值故障诊断研究[J]. 2026, 53(2): 132-142.
DOI：

李博, 刘会斌, 王胜辉, et al. 基于GANR-UNet的绝缘子红外图像分割及低零值故障诊断研究[J]. 2026, 53(2): 132-142. DOI：

摘要

为实现瓷绝缘子低/零值故障的识别与诊断，提取了绝缘子红外图像的颜色特征并根据分析结果提出了低/零值故障的诊断判据。通过采用残差网络ResNet18与分割网络UNet相结合构建了深度R-UNet网络，实现了红外图像中绝缘子串区域的分割，进而基于生成对抗网络(generative adversarial network

GAN)提出了优化的GANR-UNet分割模型，提高绝缘子分割的准确性。对分割得到的绝缘子串进行位置校正后，提取正常及低/零值绝缘子长轴方向特征区域的HSV颜色分布，找到了识别故障绝缘子的特征信息。最后提出了一种基于颜色序列相似距离量度的低/零值绝缘子诊断方法。测试结果表明：利用提出的GANR-UNet分割模型和故障诊断方法，能够处理绝缘子的红外图像并准确识别出绝缘子的绝缘状态。

Abstract

关键词

Keywords

references

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