在输电线路中，球头挂环作为一种关键连接部件，其性能状态直接影响输电线路的整体稳定性和安全性。然而，由于长期暴露在复杂多变的自然环境中，球头挂环容易出现各种缺陷（如裂纹、腐蚀和磨损等），这些缺陷不仅会降低其机械强度，还可能引发严重的安全事故。现有的检测技术受到主观因素的影响，难以发现微小缺陷，且检测结果受光线、角度等因素的影响较大，检测结果准确性不高。
因此，在该研究背景下，不少研究学者针对输电线路检测技术展开研究，分别采用不同方法进行输电线路缺陷检测，但存在检测时间长、受环境影响大或依赖高质量数据集等问题[1-4]。在以往研究成果[5-6]的基础上，笔者提出了基于ResNet50网络的输电线路球头挂环超声检测技术。所提方法可以提高输电线路球头挂环的检测精度和效率，降低漏检和误检的风险，为输电线路的安全运行提供有力保障。
1. 球头挂环超声检测技术
1.1 球头挂环超声回波信号平滑处理
文章利用超声检测仪对输电线路球头挂环进行检测，并获取大量超声回波信号，计算超声对于球头挂环的反射系数，从而获取大量的超声回波信号[7-8]。其具体计算过程如下
式中：Rs为超声检测仪对于球头挂环的反射系数；Q1为球头挂环的阻抗值；Q2为球头挂环所用材料的标准阻抗值；ρz为球头挂环材料的密度；Ck为设定的超声检测仪声速；Hb为获取的球头挂环超声回波信号；rz为超声检测仪与球头挂环的接触面积；Fr为球头挂环的能量反射率。
然后，对球头挂环超声回波信号进行平滑处理[9]，去除回波信号中的干扰因素，提高回波信号的质量，为后续构建球头挂环检测模型奠定基础。其具体处理过程为
式中：sign表示符号函数：Mh为门限函数；θz为回波信号的门限参数；γ为信号振荡参数；ku为回波信号恒定偏差值；u为回波信号的门限值；��*为平滑处理后的回波信号；ph为平滑系数。
1.2 基于ResNet50网络的检测模型构建
根据超声回波信号，利用ResNet50网络，构建球头挂环检测模型。ResNet50网络作为一种深度残差网络，引入残差块结构，通过跳跃连接提高了信息在网络中的传递速度，利于更加深层次地分析输入数据[10-11]。将其应用到球头挂环检测模型中，能够提取出丰富的回波信号特征，并对提取的特征进行深入分析。
球头挂环检测模型如图1所示，将处理过的回波信号作为输入数据，输入到检测模型中。利用起始卷积层a1~a50先对其进行卷积处理，提取出回波信号中的低级特征[12]，再利用池化层和残差模块对回波信号的维度进行压缩和恢复，并在全连接层b1~b50中生成相应的特征向量，再将其映射到对应的类别数，生成最终的检测模型。
先对输入的球头挂环回波信号进行特征提取[13]。在提取时，需要多个卷积层和残差块共同作用，即
| ��=�1(�2(⋯(�50(��* )))) | (5) |
| ��=�� · �� · �(�)+��(�) | (6) |
式中：Jc为多卷积层函数；F1，F2等为多个卷积层；Tz为残差块函数；g（x）为非线性映射函数，Ws（x）为非线性映射权重矩阵；x为输入数据的格式转换结果。
在此基础上，通过设定损失函数[14]，构建相应的球头挂环检测模型，即
| ��=-∑���lg�� | (7) |
| ��=����+���� | (8) |
式中：Ls为设定的损失函数；yi为球头挂环第i种缺陷类别出现的概率；pi为球头挂环缺陷出现的概率；Cm为构建的球头挂环检测模型；Wk为全连接层的权重矩阵；bm为全连接层的偏置项。
计算球头挂环异常处的缺陷参数，检测出其缺陷类别，即
| ��=�(��) · ��-��ℎ� · �� | (9) |
式中：ql为球头挂环缺陷参数值；f为检测模型的求解函数；pm，pn分别表示检测模型中不同类别与缺陷的实际相似度；mk为检测系数；hc为缺陷与检测模型中各个类别的匹配系数。
根据计算的缺陷参数，划分出不同的缺陷类别，由此输出相应的检测结果。
2. 试验测试
2.1 试验环境及参数设置
试验环境配置如下：选用Ubuntu 20.04 LTS作为操作系统，学习框架为PyTorch，数据处理工具为Pandas，编程模型为CUDA。
试验中，为采集输电线路球头挂环的回波信号，选用TH-CS150型超声检测仪。该超声检测仪的具体参数如表1所示。
