本文選題：絕緣子 + 憎水性�。� 參考：《高電壓技術(shù)》2014年05期

【摘要】：為了方便、快捷、準(zhǔn)確地識別運(yùn)行中絕緣子表面的憎水性等級,提出了基于圖像特征提取與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的絕緣子憎水性識別方法。首先,利用同態(tài)濾波和直方圖均衡對憎水性圖像進(jìn)行增強(qiáng)預(yù)處理,然后利用改進(jìn)的Canny算子提取了圖像中水珠(或水跡)的邊緣,并利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對其進(jìn)行修正得到最終的分割圖像;提取圖像中與憎水性相關(guān)的4個特征量,最后建立了基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的憎水性識別模型,并對測試樣本的憎水性等級進(jìn)行了識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法克服了人為因素的影響,能夠有效識別絕緣子7種典型憎水性等級,總識別率達(dá)90%,為在線檢測絕緣子憎水性提供一種新的有效方法。
[Abstract]:In order to identify the hydrophobicity of insulator surface conveniently, quickly and accurately, a hydrophobicity recognition method based on image feature extraction and BP neural network is proposed. Firstly, homomorphic filtering and histogram equalization are used to enhance the preprocessing of hydrophobic image, and then the edge of water droplets (or traces) in the image is extracted by using the improved Canny operator. Finally, the hydrophobicity recognition model based on BP neural network is established, and the final segmentation image is obtained by modifying it with mathematical morphology, and the four characteristic quantities related to hydrophobicity are extracted from the image, and the hydrophobicity recognition model based on BP neural network is established. The hydrophobicity grade of the test sample was identified. The experimental results show that this method overcomes the influence of human factors and can effectively identify 7 typical hydrophobicity grades of insulators with a total recognition rate of 90. It provides a new and effective method for on-line detection of insulator hydrophobicity.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)河北省輸變電設(shè)備安全防御重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金(13MS71)~~
【分類號】：TP391.41;TM216

【參考文獻(xiàn)】

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1 周天春;楊麗君;廖瑞金;汪可;鄭升訊;;基于局部放電因子向量和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的油紙絕緣老化狀況診斷[J];電工技術(shù)學(xué)報;2010年10期

2 王泉德;文必洋;王先培;;采用圖像識別和分類判定絕緣材料憎水等級[J];電機(jī)與控制學(xué)報;2008年01期

3 白歡;胡建林;李劍;孫才新;趙玉順;龔奕宇;;應(yīng)用動態(tài)接觸角評判復(fù)合絕緣子憎水性等級的研究[J];高電壓技術(shù);2010年12期

4 雷成華;劉剛;李欽豪;;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于單芯電纜導(dǎo)體溫度的動態(tài)計(jì)算[J];高電壓技術(shù);2011年01期

5 徐志鈕;律方成;張翰韜;劉云鵬;;影響硅橡膠靜態(tài)接觸角測量結(jié)果的相關(guān)因素分析[J];高電壓技術(shù);2012年01期

6 徐志鈕;律方成;趙麗娟;趙鵬;高成彬;王剛;;憎水性材料接觸角算法的選擇及在硅橡膠憎水性檢測中的應(yīng)用[J];高電壓技術(shù);2012年04期

7 唐良瑞;董文婷;孫毅;;基于模糊數(shù)學(xué)的絕緣子憎水性圖像邊緣檢測算法[J];高壓電器;2009年05期

8 徐志鈕;王國利;趙麗娟;趙鵬;王剛;李丹丹;;親水性時靜態(tài)接觸角算法及在硅橡膠憎水性檢測中的應(yīng)用[J];高電壓技術(shù);2012年08期

9 申文偉;宋偉;王國利;牛宇干;王俊良;張力淼;張冠軍;;復(fù)合絕緣子HTV硅橡膠材料老化特性的研究[J];高壓電器;2013年02期

10 吳成茂;;直方圖均衡化的數(shù)學(xué)模型研究[J];電子學(xué)報;2013年03期

【共引文獻(xiàn)】

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1 周彬;孫毅;祁兵;;硅橡膠復(fù)合絕緣子憎水性圖像分割算法[J];安徽電氣工程職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報;2008年01期

2 姚境;汪l，

本文編號：1901512