發(fā)布時間：2020-10-29 23:55

　　 近年來,電氣化鐵路獲得越來越廣泛的應(yīng)用,接觸網(wǎng)中絕緣子的工作狀態(tài)對電氣化鐵路的正常運行具有非常重要的意義。由于絕緣子長期暴露在野外中,極易出現(xiàn)自爆、破損和閃污等安全事故。因此其安全檢測十分必要。傳統(tǒng)的人工巡檢方式既浪費人力又不一定能取得良好的效果。本文利用圖像處理技術(shù)對在復(fù)雜背景下的絕緣子進行識別,進而識別出有缺陷的絕緣子。首先以實驗室模擬復(fù)雜背景下的絕緣子照片作為實驗圖片,由于拍攝的圖像存在噪聲,光線不均勻等問題,所以首先對實驗圖片進行預(yù)處理,主要包括圖像灰度化,去噪濾波等步驟,使圖像特征更加明顯。其次針對Harris角點匹配算法的局限性,提出了SURF描述算子與角點匹配結(jié)合的改進算法進行圖像特征點提取和匹配。通過實驗對比發(fā)現(xiàn),與SURF描述算子結(jié)合的角點匹配算法能夠很好的識別出復(fù)雜背景下的絕緣子。同時本文還提出了基于感興趣區(qū)域識別的絕緣子提取算法,經(jīng)實驗發(fā)現(xiàn),該方法能避免閾值分割存在較多的偽目標(biāo)以及過分割缺點。最后在絕緣子分類方面,由于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)過程中容易陷入局部極小值,迭代次數(shù)多的缺點,本文運用了粒子群優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),通過實驗分析,PSO-BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在絕緣子圖像分類方面,其運算速度,分類正確率等方面均優(yōu)于BP算法。在一定程度上解決了人工檢測破損絕緣子工做效率低,容易漏檢錯檢的問題。
【學(xué)位單位】：石家莊鐵道大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：TP391.41;TM216
【部分圖文】：

第二章 絕緣子圖像預(yù)處理2.1 絕緣子圖像分析本文所使用的照片由于攝像機本身以及周圍環(huán)境等影響，圖像往往會聲，對比度不夠，特征信息不突出等問題。特別是拍攝過程中，由于設(shè)件問題，會使圖像在進行數(shù)字化轉(zhuǎn)變存儲時產(chǎn)生隨機噪聲顆粒，在傳輸程中也會出現(xiàn)不可避免的干擾，導(dǎo)致圖像質(zhì)量不高，影響后期識別。為述問題，本章首先對圖像進行預(yù)處理，即消除圖像中的無關(guān)信息，濾除干聲，增強有關(guān)信息的可檢測性以及簡化數(shù)據(jù)，進一步提高特征提取的可靠像預(yù)處理的流程如圖 2-1 所示。

個平均值作為參考，可以去除孤立的噪聲點，此時中值濾波就不在適合。分布規(guī)則的噪聲。其基本原理是首先確定圖計算該點的一個鄰域內(nèi)所有點灰度值的加權(quán)替步驟一確定的灰度值，重復(fù)上述步驟。其待處理像素點與模板中心重合，令權(quán)值等于點灰度的加權(quán)平均值作為模板中心像素點的，就能得到濾波后的結(jié)果[18]。它的核心步驟圖 2-2 所示。

原始圖像
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本文編號：2861655