基于计算机视觉识别的水电站球式关断阀异常检测系统研究

王嵩; 袁志强; 张健

doi:10.16671/j.cnki.cn51-1382/tv.2026.02.007

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基于计算机视觉识别的水电站球式关断阀异常检测系统研究

工程施工 | 更新时间：2026-06-12

- 基于计算机视觉识别的水电站球式关断阀异常检测系统研究
- 基于计算机视觉识别的水电站球式关断阀异常检测系统研究
- 水电站设计 2026年42卷第2期页码：57-60
- 作者机构：
  
  国能大渡河检修安装有限公司
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.16671/j.cnki.cn51-1382/tv.2026.02.007
  中图分类号： TV738;TP391.41
- 纸质出版：2026
- 稿件说明：
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王嵩, 袁志强, 张健. 基于计算机视觉识别的水电站球式关断阀异常检测系统研究[J]. 水电站设计, 2026,42(2):57-60.

王嵩, 袁志强, 张健. 基于计算机视觉识别的水电站球式关断阀异常检测系统研究[J]. 2026, 42(2): 57-60.
王嵩, 袁志强, 张健. 基于计算机视觉识别的水电站球式关断阀异常检测系统研究[J]. 水电站设计, 2026,42(2):57-60. DOI： 10.16671/j.cnki.cn51-1382/tv.2026.02.007.

王嵩, 袁志强, 张健. 基于计算机视觉识别的水电站球式关断阀异常检测系统研究[J]. 2026, 42(2): 57-60. DOI： 10.16671/j.cnki.cn51-1382/tv.2026.02.007.

摘要

二台子水电站位于四川省甘孜州九龙县，装机容量2×24.5 MW。随着设备服役时间增加，球式关断阀等关键部件出现老化与结构隐患。为提高运行监测智能化水平，本文设计并实现了一套基于计算机视觉的球阀异常检测系统。系统采用多角度工业摄像头和边缘计算平台，实现阀体渗漏、裂纹、螺栓松动及腐蚀等缺陷的自动识别。识别算法基于改进的YOLOv5s模型，引入自适应空间注意力机制以提升微小缺陷检测能力。通过“异常识别—报警联动—工单反馈”闭环管理，实现了设备早期预警与智能维护。现场验证表明，系统在复杂工况下检测准确率超过95%，有效提升监测效率与运维科学性，为水电站关键设备智能监测提供了可推广的技术路径。

Abstract

关键词

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