问题——从“看得见”到“看得准、看得快”的新考题。 高压输电线路跨越山川河流，长期暴露风雨、盐雾、冰冻等环境中，巡检任务重、风险高。近年来，无人机巡线在多地加速普及，逐步替代了以往依靠人工望远镜观测、登塔近距查看的方式。但无人机带来的不只是效率提升：一次任务常会回传大量高清影像，如果仍靠人工逐张比对，不仅耗时，还存在主观差异，细小缺陷更容易被漏掉。绝缘子是支撑导线并隔离电流的关键部件，一旦出现“自爆”“掉串”等缺陷，可能导致导线与杆塔或相邻导线异常接触，进而引发跳闸停电，影响范围大、损失难以估量。如何让计算机从复杂航拍图像中自动筛出风险点，已成为智能巡检的关键环节。 原因——技术演进迅速，但三类难题制约落地。 南京航空航天大学电子信息工程学院刘传洋、吴一全、刘景景等对无人机航拍图像中绝缘子缺陷检测的深度学习方法进行了系统梳理，有关成果发表在2025年第9期《电工技术学报》。研究认为，当前方法总体沿着“更快、更准、更轻”的方向迭代：早期双阶段检测通常先定位绝缘子，再对候选区域判断缺陷，精度较高但推理速度偏慢；随后单阶段检测在一次前向计算中同时输出位置与类别，效率更高，更贴近巡检的快速响应需求；深入的改进包括面向端侧部署的轻量化设计，以及“先粗筛、后精检”的级联检测策略，用于降低漏检并增强对细微缺陷的识别能力。 但要把算法能力稳定转化为工程效果，仍有三上瓶颈：一是样本“稀缺且不均衡”。完好绝缘子图像易获取，真实缺陷尤其是早期隐患样本较少，数据偏斜会使模型在实景中对少见缺陷不够敏感。二是“小目标、微缺陷”难识别。裂纹、缺口、碎片脱落等在整幅航拍图中往往只占极少像素，边缘特征弱，容易被背景纹理淹没。三是环境“多变且复杂”。山体、树林、云层等背景干扰明显，光照、角度、遮挡、雾霾与逆光会显著改变图像分布，导致在特定天气或地形条件下性能波动。此外，无人机与巡检机器人算力、功耗受限，也对模型体量与实时性提出约束。 影响——可靠性与成本边界被重新定义。 在迎峰度夏、寒潮冰冻等关键时期，线路状态变化更快、故障后果更重。若缺陷筛查仍以人工慢检为主，隐患发现滞后会增加运维风险；若算法在复杂场景下误报过多，则会带来复核压力与不必要的停电检修。能否稳定识别“少见缺陷、微小缺陷、复杂背景缺陷”，直接关系到电网安全运行、抢修效率与运维成本控制，也对应着新型电力系统对可靠供电能力的更高要求。 对策——以数据、模型与流程协同破局。 针对样本不足，研究梳理了利用对抗生成等方法扩充缺陷样本、提升训练多样性的思路，并提出通过小样本学习等技术降低对大规模标注数据的依赖，使模型在少量案例下也具备一定泛化能力。针对小目标难检，级联检测、多尺度特征融合、检测与分割结合等路线被认为更具潜力：先在全图快速锁定绝缘子与高风险区域，再对局部进行精细判别，有助于在保证效率的同时提升对“针尖级”缺陷的捕捉能力。面向工程落地，轻量化模型与端侧实时推理被视为关键方向，可通过结构剪枝、参数压缩、算子优化等手段，把复杂能力压缩到能在无人机或巡检终端稳定运行的模型形态，减少回传依赖，提高现场处置时效。 前景——从算法突破走向体系化应用。 业内人士指出，下一步应推动数据标准与共享机制建设，在安全合规前提下，形成覆盖多地形、多气候、多机型的高质量样本体系；同时将图像信息与线路台账、设备履历、运维经验等融合，构建“发现—复核—处置—反馈”的闭环流程，让模型在持续迭代中更贴近真实场景。随着算力芯片、边缘计算与智能巡检平台协同发展，深度学习驱动的缺陷识别有望进一步嵌入日常运维与应急抢修体系，为电网精细化管理提供更有力支撑。该研究工作得到国家自然科学基金项目和安徽省高校自然科学研究项目支持。
这项研究为电力设施智能运维提供了更清晰的技术路径；在“双碳”目标推动新能源大规模并网的背景下，人工智能与电力工业的深度融合，有望提升新型电力系统的运行保障能力，也为传统运维方式的升级提供支点。正如论文通讯作者所言：“当算法工程师的代码与电力工人的经验产生共振，我们正在书写的是智慧能源时代的中国方案。”