一种基于红外热成像的耐张线夹压接质量智能诊断方法

本申请提供一种基于红外热成像的耐张线夹压接质量智能诊断方法，包括：对热图像数据集采用小波变换和形态学滤波算法进行降噪增强处理，突出压接部位的温度分布特征，利用区域生长算法对热图像进行分割，提取感兴趣区域，计算该区域的温度均值、方差、梯度等特征参数，构建压接质量特征向量；针对压接质量缺陷样本稀缺问题，采用生成对抗网络算法，通过生成器和判别器的对抗学习，合成缺陷样本，扩充数据集，利用迁移学习技术，在压接质量正常样本上预训练卷积神经网络模型，提取通用特征表示，在缺陷数据上进行微调，提高模型泛化能力。