随着经济的发展，输电线络在城市、乡村的建设中发挥着越来越重要的作用。而与许多长期处于海洋大气、工业大气等腐蚀环境下的大型工程结构相同，输电线路在日常的使用中也出现了锈蚀问题，如果不及时处理该类缺陷，会导致大规模的电网停电，甚至是安全事故的发生，图1即为输电线网和腐蚀金具示意图。因此，对这类缺陷进行评估监测、制定维修策略，进而更好地维护设备安全，确保其能够可靠地持续运行，是供电部门的迫切需求。
传统的金具腐蚀监测主要依靠人工目测，这种方法工作效率低、主观性大。随着无人机在输电线路巡检中的普及，基于图像处理技术的输电线路缺陷识别已经成为了现今无人机巡检的一个主要发展方向。如果能够利用无人机拍摄的图像，利用计算机视觉自动识别输电线路中的锈蚀，将大大提高巡检效率，节省时间和人力成本。
近年来学者对金具腐蚀状态检测做了不少研究，针对金属表面腐蚀等级的研究，Pakrashi等人提出一种基于光学对比度的金属表面腐蚀等级检测方法，通过观察金属表面腐蚀区域与周围环境的光学对比度，通过图像处理技术对金属表面腐蚀图片进行边缘检测。该种方法能够对铝表面点蚀的周边区域进行检测和量化，利用边缘检测结果对服饰区域进行分类，但不适用于其他金属或者其他特征形式的表面腐蚀。
Jahansahi和Masri提出了一种基于颜色小波的纹理分析方法，运用此方法可以对金属表面腐蚀的色彩纹理进行分析。但这种方法需要完备的纹理和颜色特征信息，如果没有提取到完整清晰的腐蚀特征，会影响到腐蚀检测的准确性。
而深度学习近年来在人工智能领域也取得了重大突破，尤其在图像识别、视频处理、语音识别中都取得了较大成功。卷积神经网络（CNN）是一种包含卷积计算，各个神经元分层排列的深度学习模型。基于深度学习的图像检测法相对于传统的计算机视觉检测法，CNN能够通过网络中的卷及操作自动获取表面特征信息。并且在神经网络训练过程中，可以用图形处理器（Graphics Processing Unit,GPU）来加速神经网络的训练，进一步地提升训练速度，从而快速地帮助人们得到自己想要的结果。
Huang等人提出了一种基于深度学习的地铁盾构隧道裂缝和渗漏缺陷的图像识别算法。该算法利用全卷积网络提取层级结构特征对地铁盾构隧道的裂缝和渗漏缺陷进行语义分割。通过前向推理和反向学习多次迭代，分别对裂纹和泄露的FCN模型进行训练。该方法可以快速准确地识别地铁盾构隧道结构健康检测和维修中的缺陷。
在复杂背景环境下无人机巡检图像中金具目标检测方面，也有不少学者展开工作。李辉等人提出基于深度学习的Faster-RCNN目标检测模型与锈蚀 HSI颜色特征结合的锈蚀检测方法；秦帅兵等人采用深度学习方法对架空异物进行自动化检测；王刚等人对架空输电线路本体缺陷图像自动识别进行研究。
目前基于深度学习和机器视觉的无人机巡检技术可以成功应用于架空金具的锈蚀检测，再运用无人机便携划痕仪，可直接原位对金具锈蚀处进行打磨并获得材料的剩余强度，为金具的维护和更换提供直接参考。
参考文献：
张家盛等，《基于深度学习的无人机巡检架空输电线路金具锈蚀缺陷检测方法》，2022，湖南电力
薛冰，《基于 Mask R-CNN 的电力设备锈迹检测》，2018，计算机系统应用
李辉等，《基于深度学习的输电线路锈蚀检测方法的研究》，2018，电子测量技术
石林，《基于深度学习的金属表面腐蚀等级检测研究》，2021，重庆理工大学