魏菊芳1，2，刘力卿1，2，唐庆华1，2，贺 春1，2，李松原1，2，方 琼3

（1.国网天津市电力公司电力科学研究院， 天津 300384； 2.天津市电力物联网企业重点实验室， 天津 300384； 3.国网天津市电力公司，天津 300384）

摘要：借助机器视觉和深度学习进行变压器内部放电碳痕的检测识别，采用CLAHE算法进行图像特征增强和YOLOv4-tiny模型进行目标检测，验证其平均精度值满足实际检测需求。

关键词：变压器；放电碳痕；CLAHE；YOLO-tiny模型

中图分类号：ＴＭ４０1+.1 文献标识码：Ｂ 文章编号：１００１－８４２５（２０22）０2－００06－０7

作者简介

魏菊芳（1985-），女，天津人，高级工程师。