基于CBAM-Res_UNet电厂高压蒸汽泄漏检测研究

• 作者: 彭道刚 刘薇薇 戚尔江 胡捷
• 来源期刊: 电子测量与仪器学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电厂高压蒸汽泄漏检测 CBAM-Res_UNet图像分割网络 损失函数Focal Loss+Dice Loss 性能指标F1_score
• 年，卷（期）: 2021,（12）
• 所属期刊栏目: 学术论文|PAPERS
• 页码范围: 206-214
• 页数: 9页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.13382/j.jemi.B2104162

摘要

发电厂高压蒸汽泄漏检测关乎电厂设备长期稳定运行.为了提高电厂高压蒸汽泄漏检测的准确性,解决泄漏区域的错分割和漏分割问题,提出基于CBAM-Res_UNet图像分割网络的电厂高压蒸汽泄漏检测算法,在UNet结构中加入ResNet的残差块residual block来获取泄漏图像更多的语义信息,并且融入CBAM,加强高压蒸汽泄漏图像区域特征的学习,网络再根据不同损失函数和评价标准对图像分割结果的影响,选择损失函数Focal Loss+Dice Loss和性能指标F1_score.通过在电厂高压蒸汽泄漏图像数据集上进行实验,CBAM-Res_UNet网络得到的F1_score值为0.985,实验结果表明,该网络可以更加完整的分割出蒸汽泄漏区域,对高压蒸汽泄漏图像多样性有较强的泛化能力.