La rejilla de puesta a tierra es un equipo importante para garantizar la seguridad de un sistema de energía, y por lo tanto, la investigación sobre la detección de su estado de corrosión es de gran importancia. La tomografía de impedancia eléctrica (TIE) es un método efectivo para la imagen de corrosión de la rejilla de puesta a tierra. Sin embargo, el proceso inverso de reconstrucción de imágenes tiene soluciones patológicas, lo que conduce a resultados de imagen inestables. Este documento propone un método de imagen de impedancia eléctrica de la rejilla de puesta a tierra basado en una red generativa adversaria condicional mejorada (CGAN), con el objetivo de mejorar la precisión y exactitud de la imagen. Su generador combina un módulo de preprocesamiento y un modelo U-Net con un módulo de atención de bloque convolucional (CBAM). El discriminador adopta una estructura PatchGAN. Primero, se construyó un modelo de problema directo de la rejilla de puesta a tierra para calcular el voltaje en el límite. Luego, la imagen se inicializó a través del módulo de preprocesamiento, y las características importantes de la corrosión de la rejilla de tierra se extrajeron nuevamente a través del módulo de codificador, módulo de decodificador y módulo de atención. Finalmente, el generador y el discriminador optimizaron continuamente la función objetivo y realizaron un entrenamiento adversarial para lograr la imagen de impedancia eléctrica de la rejilla de puesta a tierra. La imagen se realizó en rejillas de puesta a tierra con diferentes condiciones de corrosión. Los resultados mostraron un pico de relación señal-ruido promedio final de 20.04. La similitud estructural promedio fue de 0.901. La precisión del juicio de posición de corrosión fue del 94.3%. El error del juicio de grado de corrosión fue del 9.8%. Este método mejora efectivamente el problema patológico de la imagen de la rejilla de puesta a tierra y mejora la precisión y exactitud, con cierta resistencia al ruido y universalidad.