發(fā)布時(shí)間：2017-09-11 15:42

  本文關(guān)鍵詞：基于紅外成像技術(shù)的零值絕緣子檢測(cè)

  更多相關(guān)文章： 零值絕緣子 紅外圖像 預(yù)處理 分割 特征提取 支持向量機(jī) 識(shí)別

【摘要】：紅外檢測(cè)技術(shù)是目前較為先進(jìn)的診斷技術(shù),它具有不接觸、高效、準(zhǔn)確率高的特點(diǎn),廣泛應(yīng)用于軍事、交通運(yùn)輸、醫(yī)療等方面。隨著紅外檢測(cè)技術(shù)的不斷發(fā)展,它在電力系統(tǒng)故障檢測(cè)方面也有了較大范圍的應(yīng)用。目前電力部門(mén)已經(jīng)采用紅外熱像儀進(jìn)行線(xiàn)路中絕緣子的巡檢。研究基于紅外成像技術(shù)和智能識(shí)別技術(shù)的零值絕緣子檢測(cè)方法,可大大減少絕緣子巡檢的工作量,減少因電力檢測(cè)出現(xiàn)的安全事故,降低因絕緣子污閃而造成停電的概率,有助于增強(qiáng)電力系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性。根據(jù)絕緣子在正常條件下的發(fā)熱規(guī)律和故障狀態(tài)下的發(fā)熱規(guī)律的不同,獲取能夠反映絕緣子溫度信息的紅外圖像,利用圖像處理技術(shù)與模式識(shí)別技術(shù)檢測(cè)零值絕緣子。為了能夠準(zhǔn)確地從紅外圖像中提取出絕緣子的特征以及完成對(duì)目標(biāo)的檢測(cè),需要對(duì)絕緣子串紅外圖像進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理過(guò)程包括圖像的去噪、增強(qiáng)、分割以及圖像角度的校正。圖像的識(shí)別過(guò)程包括單個(gè)絕緣子盤(pán)面的提取、特征向量的提取、分類(lèi)器的設(shè)計(jì)、分類(lèi)器的訓(xùn)練以及最終對(duì)識(shí)別模型有效性的驗(yàn)證。圖像的預(yù)處理過(guò)程具體包含以下幾步,首先使用自適應(yīng)中值濾波器去除圖像中存在的噪聲,自適應(yīng)中值濾波器既能夠有效地去除噪聲也能夠保持目標(biāo)與背景的對(duì)比度。其次,鑒于不同條件下得到的絕緣子串紅外圖像對(duì)比度不同,若統(tǒng)一使用一般性的增強(qiáng)算法不能夠?qū)γ繌垐D像進(jìn)行較好的增強(qiáng),使用雙閾值自適應(yīng)增強(qiáng)算法,根據(jù)圖像自身灰度級(jí)的分布進(jìn)行增強(qiáng),最終能夠得到較好的增強(qiáng)效果,為后續(xù)絕緣子串目標(biāo)的分割奠定了良好的基礎(chǔ)。再次,利用改進(jìn)的二維最大類(lèi)間方差法對(duì)增強(qiáng)后得到的圖像進(jìn)行目標(biāo)分割,最終得到分割后的二值圖像。最后,利用邊緣檢測(cè)算法檢測(cè)出目標(biāo)邊緣,利用Hough變換進(jìn)行線(xiàn)檢測(cè),計(jì)算圖像傾角,進(jìn)行圖像角度校正。在圖像的識(shí)別具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程中,首先利用最小二乘法對(duì)絕緣子盤(pán)面邊緣進(jìn)行橢圓擬合,得到絕緣子盤(pán)面邊緣的橢圓方程,利用橢圓方程提取出單個(gè)的絕緣子盤(pán)面。然后根據(jù)絕緣子發(fā)熱規(guī)律提取合適的溫度特征參數(shù),利用三因素方差分析法進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)證明參數(shù)的有效性。其次設(shè)計(jì)分類(lèi)器,選擇合適的支持向量機(jī)核函數(shù)以及設(shè)定相關(guān)參數(shù)。再次,利用訓(xùn)練集數(shù)據(jù)對(duì)分類(lèi)器進(jìn)行訓(xùn)練。最后,利用測(cè)試集數(shù)據(jù)對(duì)識(shí)別模型進(jìn)行測(cè)試,檢測(cè)算法識(shí)別精度,證明了算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：零值絕緣子 紅外圖像 預(yù)處理 分割 特征提取 支持向量機(jī) 識(shí)別
【學(xué)位授予單位】：西南交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TM216;TN219
【目錄】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 緒論11-17
• 1.1 課題的研究背景及意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3 課題的主要研究工作14-15
• 1.3.1 課題研究的主要目標(biāo)、內(nèi)容與方法14-15
• 1.3.2 課題需解決的關(guān)鍵問(wèn)題15
• 1.4 論文的組織安排15-17
• 第2章 絕緣子串紅外圖像預(yù)處理17-26
• 2.1 絕緣子串電壓分布分析17-18
• 2.2 絕緣子串發(fā)熱規(guī)律18
• 2.3 紅外測(cè)溫原理18-19
• 2.4 紅外圖像的特點(diǎn)19-20
• 2.5 絕緣子串紅外圖像去噪20-22
• 2.6 絕緣子串紅外圖像增強(qiáng)22-25
• 2.6.1 下限閾值t_1的確定23
• 2.6.2 上限閾值t_2的確定23-24
• 2.6.3 線(xiàn)性分段變換24
• 2.6.4 變換前后的圖像及其灰度直方圖24-25
• 2.7 本章總結(jié)25-26
• 第3章 絕緣子串紅外圖像分割26-33
• 3.1 絕緣子串整體目標(biāo)分割26-29
• 3.1.1 基于改進(jìn)二維Otsu算法的圖像分割26-28
• 3.1.2 形態(tài)學(xué)去除孤立像素點(diǎn)28-29
• 3.2 絕緣子串邊緣提取29-30
• 3.3 絕緣子串紅外圖像角度校正30-32
• 3.4 本章總結(jié)32-33
• 第4章 單個(gè)絕緣子盤(pán)面的提取33-38
• 4.1 絕緣子盤(pán)面橢圓曲線(xiàn)的擬合33-34
• 4.2 單個(gè)絕緣子盤(pán)面提取34-37
• 4.3 本章總結(jié)37-38
• 第5章 基于支持向量機(jī)與溫度特征的零值絕緣子識(shí)別38-51
• 5.1 絕緣子溫度特征提取38-44
• 5.2 數(shù)據(jù)的規(guī)格化44-45
• 5.3 支持向量機(jī)分類(lèi)器設(shè)計(jì)45-48
• 5.3.1 支持向量機(jī)理論基礎(chǔ)45-47
• 5.3.2 核函數(shù)的選擇47-48
• 5.4 支持向量機(jī)分類(lèi)器有效性分析48-50
• 5.5 本章總結(jié)50-51
• 第6章 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與結(jié)果驗(yàn)證51-59
• 6.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境搭建51
• 6.2 去噪算法的對(duì)比驗(yàn)證51-53
• 6.3 增強(qiáng)算法的對(duì)比驗(yàn)證53-54
• 6.4 圖像角度校正算法對(duì)比驗(yàn)證54-56
• 6.5 算法識(shí)別正確率統(tǒng)計(jì)與分析56-58
• 6.6 本章總結(jié)58-59
• 結(jié)論59-60
• 致謝60-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文65

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