La pulverización de pintura anticontaminación RTV en la superficie de los equipos es una medida importante para evitar la contaminación de los equipos eléctricos en áreas costeras y muy contaminadas. Dominar el estado de pulverización de los recubrimientos RTV para aisladores de líneas aéreas de transmisión es la base para la investigación y el tratamiento de los peligros de descarga disruptiva por contaminación de equipos.
"Anteriormente, la investigación de los peligros de descargas disruptivas por contaminación generalmente utilizaba el método de consultar los datos del libro mayor y los archivos históricos, y era difícil comprender la situación real en el sitio. Llevaba mucho tiempo realizar una inspección sitio por base. " Wu Wenbin, director de la sala de operaciones de inspección de máquinas del Instituto de Investigación de Energía Eléctrica de Fujian, presentó. , "Es un método efectivo para inspeccionar el revestimiento RTV a través de la inspección de drones, pero la observación a simple vista es ineficiente y la carga de trabajo es grande".
En respuesta a los problemas anteriores, la sala de operaciones de patrulla de máquinas y la sala de tecnología de transmisión de energía del Instituto de Investigación de Energía Eléctrica de Fujian establecieron un equipo de investigación flexible y desarrollaron un módulo de reconocimiento de inteligencia artificial para el revestimiento RTV de aisladores de líneas aéreas en 4 meses.
Según las estimaciones, se necesitan 500 horas-hombre para identificar manualmente más de 60,000 datos de imágenes de aisladores en el sitio y completar el etiquetado y el registro, es decir, 2 miembros del personal procesan 8 horas un día, que dura 31 días. La velocidad de procesamiento del reconocimiento de inteligencia artificial es rápida y la tasa de precisión es alta. Si se tienen en cuenta factores como la carga de datos de imágenes, el tiempo medio dedicado al reconocimiento de cada imagen es de solo 0,5 segundos, que es unas 50 veces más eficiente que el reconocimiento manual. Este trabajo de identificación de inteligencia artificial puede ahorrar más de 60,000 yuanes solo en costos de tiempo de mano de obra.