絕緣子是電力網(wǎng)絡(luò)中重要的組成部分,承擔(dān)著線路支撐和將載流導(dǎo)體與地之間形成良好絕緣的任務(wù);同時(shí),絕緣子的故障發(fā)生幾率較高,其污穢、裂紋、破損會(huì)影響線路的正常運(yùn)行,嚴(yán)重時(shí)會(huì)導(dǎo)致跳閘停電,導(dǎo)致重大損失。所以,對絕緣子進(jìn)行及時(shí)、準(zhǔn)確的狀態(tài)檢測是很有必要的�，F(xiàn)階段的檢測方法主要是目測法,效率較低,易受主觀影響。隨著輸電線路規(guī)模的發(fā)展,目測法已經(jīng)不能滿足電力線路巡檢需要。本文將圖像處理技術(shù)應(yīng)用到絕緣子狀態(tài)檢測中,提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的絕緣子檢測方法,通過對絕緣子圖像的分析能夠快速識(shí)別絕緣子的狀態(tài)。具體研究內(nèi)容如下:(1)針對源圖像質(zhì)量不佳的情況對圖像進(jìn)行預(yù)處理算法研究,首先采用中值濾波對圖像進(jìn)行降噪處理,然后采用直方圖均衡加強(qiáng)了圖像對比度,在有效去除圖像噪聲的基礎(chǔ)上加強(qiáng)了圖像細(xì)節(jié)信息。(2)在預(yù)處理后對圖像分割算法進(jìn)行研究,對不同的方法進(jìn)行仿真,并根據(jù)邊緣連續(xù)性和邊緣有序度兩個(gè)指標(biāo)對圖像邊緣檢測效果進(jìn)行評價(jià),最終采用拉普拉斯算子對圖像進(jìn)行分割,得到了準(zhǔn)確的圖像邊緣信息。(3)對以前絕緣子識(shí)別方法的不足進(jìn)行研究,通過對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)算步驟以及原理的學(xué)習(xí),將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于絕緣子圖像分類,用MA...

【文章頁數(shù)】：58 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 引言
    1.1 課題的研究背景及意義
    1.2 絕緣子檢測的研究現(xiàn)狀
        1.2.1 國內(nèi)研究現(xiàn)狀
        1.2.2 國外研究現(xiàn)狀
    1.3 目前存在的問題
    1.4 研究內(nèi)容及技術(shù)路線
        1.4.1 研究內(nèi)容及目標(biāo)
        1.4.2 技術(shù)路線
    1.5 小結(jié)
2 圖像的預(yù)處理
    2.1 圖像轉(zhuǎn)化
    2.2 圖像增強(qiáng)
        2.2.1 直方圖處理
        2.2.2 圖像去噪
    2.3 圖像銳化
        2.3.1 一階微分算子算法
        2.3.2 拉普拉斯算子算法
        2.3.3 頻域圖像銳化處理
        2.3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    2.4 小結(jié)
3 圖像分割
    3.1 形態(tài)學(xué)處理
        3.1.1 形態(tài)學(xué)腐蝕膨脹
        3.1.2 形態(tài)學(xué)開閉運(yùn)算
    3.2 常用的邊緣檢測算法
        3.2.1 差分邊緣檢測
        3.2.2 Roberts算子
        3.2.3 Log算子
        3.2.4 Canny算子邊緣檢測
    3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
    3.4 小結(jié)
4 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的絕緣子狀態(tài)檢測方法
    4.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理
    4.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的識(shí)別步驟
        4.2.1 卷積過程
        4.2.2 池化過程
        4.2.3 特征匯總
        4.2.4 優(yōu)化參數(shù)
    4.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)
        4.3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)
        4.3.2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的缺點(diǎn)
    4.4 實(shí)現(xiàn)步驟
        4.4.1 特征可視化
    4.5 實(shí)例測試
        4.5.1 10kV絕緣子圖像分類結(jié)果分析
        4.5.2 變電站支柱絕緣子圖像分類結(jié)果分析
        4.5.3 懸式絕緣子圖像分類結(jié)果分析
        4.5.4 三種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類性能比較
    4.6 小結(jié)
5 結(jié)論與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
作者簡介



本文編號(hào)：3815962