隨著我國經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展,電能在工業(yè)和民用領(lǐng)域中起到越來越重要的作用,電纜作為傳輸電能的載體,其需求越來越大。由于制造工藝、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)等原因,電纜往往會(huì)存在交流耐壓不達(dá)標(biāo)、機(jī)械延伸性差、結(jié)構(gòu)尺寸不合理等質(zhì)量問題。劣質(zhì)電纜的使用不僅會(huì)給用電企業(yè)和用戶帶來經(jīng)濟(jì)損失,同時(shí)也給電網(wǎng)的運(yùn)行帶來巨大的安全隱患,因此對(duì)電纜質(zhì)量進(jìn)行快速可靠檢測(cè)具有十分重要的意義。決定電纜質(zhì)量的因素主要有電氣性能、機(jī)械性能、熱性能等,其中電纜幾何參數(shù)是決定電纜質(zhì)量的重要指標(biāo)之一。目前電纜幾何參數(shù)檢測(cè)主要依靠人工檢測(cè),耗時(shí)耗力,而常規(guī)的基于圖像的幾何檢測(cè)方法并不適合于結(jié)構(gòu)復(fù)雜的電纜參數(shù)檢測(cè),因此設(shè)計(jì)精確魯棒的電纜幾何參數(shù)檢測(cè)算法對(duì)電纜質(zhì)量的自動(dòng)化檢測(cè)具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義和應(yīng)用價(jià)值。本文主要從以下幾個(gè)方面對(duì)電纜幾何參數(shù)檢測(cè)展開研究:(1)電纜區(qū)域分割。在深入分析電纜結(jié)構(gòu)組成的基礎(chǔ)上,通過超像素分割、k均值聚類、自底向上的層次聚類等方法實(shí)現(xiàn)電纜絕緣層的初步分割。針對(duì)絕緣層精確分割時(shí)超參數(shù)難以確定的問題,提出了一種基于折點(diǎn)閾值邊界的區(qū)域分割方法,通過計(jì)算自適應(yīng)參數(shù)來完成絕緣層的精確分割,并以此分割出導(dǎo)體區(qū)域和護(hù)套區(qū)域。(2)電纜... 

【文章來源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：70 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

電纜結(jié)構(gòu)示意圖

浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文第二章電纜幾何參數(shù)檢測(cè)基礎(chǔ)6第二章電纜幾何參數(shù)檢測(cè)基礎(chǔ)2.1電纜結(jié)構(gòu)電纜主要結(jié)構(gòu)包括四部分：導(dǎo)體、絕緣層、填充物以及護(hù)套。護(hù)套在電纜的最外側(cè)，用來保護(hù)電纜，顏色為黑色。其中，護(hù)套中間存在鎧裝層會(huì)被分成內(nèi)外護(hù)套兩部分。對(duì)于存在鎧裝層的護(hù)套在本文中將內(nèi)外護(hù)套以及鎧裝層視為一個(gè)整體進(jìn)行檢測(cè)。填充物位于護(hù)套內(nèi)部，用來穩(wěn)固電纜內(nèi)部結(jié)構(gòu)，顏色為白色；絕緣層位于填充物內(nèi)部，用來分隔各個(gè)導(dǎo)體，顏色為彩色或者灰色，各個(gè)絕緣層之間的顏色可能相同，也可能不同；導(dǎo)體位于絕緣層內(nèi)部，用來傳輸電能，材料一般為銅或鋁，因此顏色一般為褐色或白色。電纜的結(jié)構(gòu)示意圖以及實(shí)際截面圖如圖2.1和圖2.2所示。圖2.1電纜結(jié)構(gòu)示意圖圖2.2電纜截面圖像2.2電纜典型幾何參數(shù)對(duì)于電纜質(zhì)量檢測(cè)而言，電纜的導(dǎo)體、絕緣層以及護(hù)套的幾何參數(shù)合格與否

浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文第三章電纜區(qū)域分割12圖3.2超像素分割結(jié)果從上圖可以看到，電纜圖像中相鄰且相似的像素被聚合成了更大的超像素，將每個(gè)超像素內(nèi)所有像素RGB三個(gè)通道的中位數(shù)當(dāng)作該超像素的顏色。SLIC的時(shí)間復(fù)雜度為O(4NT)。其中，N為數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)，在圖像中即像素的個(gè)數(shù)；T為迭代次數(shù)。由于圖像中超像素的數(shù)量相比于像素的數(shù)量大大減少，因此可以很大程度上降低后續(xù)處理的時(shí)間復(fù)雜度與空間復(fù)雜度。3.2.2基于k均值聚類的超像素合并k均值聚類[52-55]是一種迭代求解的聚類分析方法。它通過指定兩個(gè)單元的距離計(jì)算方式以及最終希望聚成的類的個(gè)數(shù)，隨機(jī)選取指定數(shù)量的質(zhì)心，將所有元素分配到距離最近的質(zhì)心中，之后根據(jù)每一類中的元素重新分配質(zhì)心并重復(fù)上述步驟進(jìn)行迭代來對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類。k均值聚類實(shí)現(xiàn)步驟如下：(1)初始時(shí)在所有單元中隨機(jī)選擇k個(gè)點(diǎn)當(dāng)做質(zhì)心；(2)計(jì)算所有單元到k個(gè)質(zhì)心的距離，將每個(gè)點(diǎn)分配到距離最近的質(zhì)心中形成k個(gè)簇；(3)根據(jù)簇中的單元分布情況重新計(jì)算每個(gè)簇的質(zhì)心；(4)重復(fù)步驟2和3，直到簇的質(zhì)心基本不發(fā)生變化或達(dá)到最大迭代次數(shù)。k均值聚類的時(shí)間復(fù)雜度為O(kNT)。其中，k為聚類個(gè)數(shù)；N為數(shù)據(jù)的個(gè)數(shù)，在圖像中即像素的個(gè)數(shù)；T為迭代次數(shù)。由于對(duì)于不同圖像需要設(shè)定不同的k值，k值太小會(huì)導(dǎo)致絕緣層與其他區(qū)域被聚成一類從而分割失敗，所以這里設(shè)置k=30。


本文編號(hào)：2912187