針對現(xiàn)有的復(fù)合絕緣子憎水性檢測效率較低且判定不準(zhǔn)確的問題,設(shè)計(jì)了一個(gè)基于譜聚類算法的憎水性批量檢測系統(tǒng)。檢測裝置主要由環(huán)形燈、二軸運(yùn)動平臺及底部的旋轉(zhuǎn)托盤組成。二軸運(yùn)動機(jī)構(gòu)上安裝有攝像頭和噴頭,底部有一個(gè)可放置4個(gè)絕緣子的旋轉(zhuǎn)托盤,通過步進(jìn)電機(jī)作分度運(yùn)動。經(jīng)過一系列的預(yù)處理,有效減少了環(huán)境對絕緣子圖像質(zhì)量的影響。根據(jù)譜聚類算法對預(yù)處理后的圖像進(jìn)行分割,然后獲取最大水珠,以改進(jìn)的形狀因子法為基礎(chǔ),供上位機(jī)進(jìn)行憎水性判定。經(jīng)過仿真實(shí)驗(yàn)可知,相比于FCM、K-means等方法,該方法針對絕緣子圖像有較好的分割效果,且該系統(tǒng)既能有效地提高檢測的準(zhǔn)確率和效率,又能實(shí)現(xiàn)批量檢測。 

【文章來源】：鐵道科學(xué)與工程學(xué)報(bào). 2020,17(07)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：8 頁

【部分圖文】：

自動檢測機(jī)內(nèi)部結(jié)構(gòu)(a)二軸運(yùn)動平臺；(b)盤型旋轉(zhuǎn)

個(gè)分量以不同的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)平均。人眼對綠色敏感最高，對藍(lán)色敏感最低，故采用灰度公式：Yi,j)0.299R(i,j)0.578G(i,0.11(j)B()4i,j(1)式中：Y代表加權(quán)灰度值；R,G和B分別代表色圖的紅、綠、藍(lán)分量，B分量也稱B通道分量。分量法是對于水珠或者背景的每個(gè)像素的R，G和B分量的差異性總結(jié)出的方法�；谑�(1)，對所得圖像分別采用分量法、均值法、加權(quán)平均法[14]和灰度化所得結(jié)果如圖2所示。(a)原圖；(b)平均化；(c)加權(quán)平均；(d)圖像B分量圖2彩色圖像灰度化Fig.2Colorimagegraying圖2(b)平均化后對比度很低，未能突出水滴邊緣；圖2(c)和2(d)均能較好地實(shí)現(xiàn)灰度化,但是對于絕緣子圖像而言，R分量最大，B分量是最小的，因此相對于水珠和背景，B分量所得灰度差最大，結(jié)合文獻(xiàn)[6]可知，B通道分量圖對比度明顯優(yōu)于其他，故以圖2(d)作為灰度化后的圖形，供后續(xù)圖像處理。為了更進(jìn)一步地凸顯圖像特征，對所得灰度圖像進(jìn)行直方圖均衡化處理。該方法的本質(zhì)是通過對灰度圖像的非線性拉伸，重新分配象元，從而凸顯圖像關(guān)鍵特征，其函數(shù)表達(dá)式為：10kiiiinsTrn(2)式中：n是像素總數(shù)；ni是圖像中出現(xiàn)某種像素的頻數(shù)；r代表像素灰度級，0≤r≤1；直方圖均衡化提高了圖像中水珠與背景的對比度，以上述B分量的灰度圖為基礎(chǔ)進(jìn)行直方圖均衡化，處理后的圖像如圖3所示。(a)直方圖；(b)均衡化后直方圖圖3灰度直方圖均衡Fig.3Grayhistogramequalization

邊緣分割Fig.5Edgesegmentation

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號：3280319