摘要：为了提高巡检绝缘子质量检测的安全性,设计了一种利用无人机射线检测系统。选择YOLOv3算法来实现人机电网巡检绝缘子缺陷检测的功能,再根据准确率、误报率、召回率、漏报率指标来综合评价DCNN算法处理性能。研究结果表明,YOLOv3获得了比R-CNN与FasterR-CNN网络更优的性能,采用YOLOv3算法得到的缺陷绝缘子AP为99.2%。YOLOv3网络具备更高检测精度与定位精度,有效控制训练误差,对于巡检绝缘子具备更优检测性能。YOLOv3网络帧速率为47.63 f/s,达到了R-CNN的24倍以及FasterR-CNN的12倍,充分满足实时检测的性能;YOLOv3比FasterR-CNN的误报率增大了0.81%,不过漏报率减小了1.4%。该研究能取代人工检测,大大降低了危险系数,具有很好的实际应用价值。