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绝缘子憎水性图像检测方法研究 总被引:5,自引:0,他引:5
绝缘子表面憎水性检测是判断绝缘子性能的主要手段,也是确保绝缘子安全运行的重要保证。该文把图像处理技术引入到绝缘子憎水性检测中,通过对绝缘子图像的对比度增强、图像的灰度、梯度及度的信息特征的综合考虑、模糊C均值聚类(fuzzy C-means,FCM)和形态学对憎水性图像进行分割,获取大水珠(或水迹)形状信息,最后用最大面积比法判定绝缘子的憎水性等级。实验结果表明,该算法能够有效地提取出水珠(或水迹)的形状信息、克服传统目测法的主观性,检测结果的准确性满足实际检测的需要。 相似文献
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复合绝缘子憎水性状况对于电力系统的安全稳定运行具有重要影响。为了准确、快捷、方便地识别复合绝缘子憎水性,借助MATLAB图像处理工具和GUI图形用户界面功能开发了一款复合绝缘子憎水性分析软件。该软件开发运用了模块化思想,建立了图像处理、水珠特征量提取、憎水性检测方法和数据库管理等功能模块;采用改进的Canny算子对图像进行分割,提取了水珠(或水迹)的特征;最后利用改进径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络对绝缘子憎水性进行分级。实验结果表明,该软件能够准确、客观地识别绝缘子憎水性等级,准确识别率高达92%。避免了人为因素的影响,提高了工作效率,为现场运行人员提供了数据支持和参考。 相似文献
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为了方便、快捷、准确地识别运行中绝缘子表面的憎水性等级,提出了基于图像特征提取与BP神经网络的绝缘子憎水性识别方法。首先,利用同态滤波和直方图均衡对憎水性图像进行增强预处理,然后利用改进的Canny算子提取了图像中水珠(或水迹)的边缘,并利用数学形态学对其进行修正得到最终的分割图像;提取图像中与憎水性相关的4个特征量,最后建立了基于BP神经网络的憎水性识别模型,并对测试样本的憎水性等级进行了识别。实验结果表明,该方法克服了人为因素的影响,能够有效识别绝缘子7种典型憎水性等级,总识别率达90%,为在线检测绝缘子憎水性提供一种新的有效方法。 相似文献
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定期对复合绝缘子的憎水性进行检查,及时更换严重老化的复合绝缘子,是保障电网安全稳定运行的关键。为实现无人机图像拍摄后复合绝缘子憎水性的准确判别,提出一种基于候选区域的快速卷积神经网络绝缘子憎水性分析方法,利用训练得到的Faster R-CNN深度神经网络模型精确定位复杂背景中的复合绝缘子伞裙,通过位置修正提取其中水迹信息区域,最后送入图像分类卷积神经网络完成憎水性等级的判定。测试结果表明,该方法在无人工参与的情况下,能在复杂背景图像中准确定位复合绝缘子伞裙水迹区域,憎水性等级判定结果达到了较高的准确率。 相似文献
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基于改进的Canny算子的憎水性图像分割方法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
绝缘子表面憎水性检测是判断绝缘子性能的主要手段,对于电力系统的安全运行有着重要的意义。传统的分割算法分割效果不理想,从而影响憎水性分级的准确性。为此提出了基于改进的Canny算子的憎水性图像分割方法。考虑到绝缘子背景的复杂性,首先,利用自适应直方图均衡对图像进行增强,然后利用改进的Canny算子提取图像中水珠(或水迹)的边缘,最后利用数学形态学中的区域填充、膨胀、腐蚀、移除对象等操作对图像进行处理。实验结果表明:该方法能够对憎水性图像进行有效地分割,为后续绝缘子性能的判定提供依据。 相似文献
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绝缘子表面憎水性检测是判断绝缘子性能的主要手段,对于电力系统的安全运行有着重要的意义。传统的分割算法分割效果不理想,从而影响憎水性分级的准确性。为此提出了基于改进的Canny算子的憎水性图像分割方法。考虑到绝缘子背景的复杂性,首先,利用自适应直方图均衡对图像进行增强,然后利用改进的Canny算子提取图像中水珠(或水迹)的边缘,最后利用数学形态学中的区域填充、膨胀、腐蚀、移除对象等操作对图像进行处理。实验结果表明:该方法能够对憎水性图像进行有效地分割,为后续绝缘子性能的判定提供依据。 相似文献
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绝缘子憎水性图像水珠/水迹形状提取算法 总被引:1,自引:0,他引:1
绝缘子表面憎水性检测是判别绝缘子性能优劣的主要手段.传统的检测方法具有其主观性,图像处理技术的引入为憎水性检测提供了更为客观的方法.考虑到绝缘子所处环境的复杂性(污秽、光照等)以及憎水性图像本身的特殊性(水的透明性),本文首先对绝缘子憎水性图像进行自适应直方图均衡和基于模糊逻辑的滤波,以达到增强图像的效果;然后通过基于模糊熵的自动阈值分割方法来获取水珠(水迹)的形状信息,最后用数学形态学的二值重构开运算来去除由于分割引入的噪声.实验统计结果表明,该方法能够对各级憎水性图像进行有效地分割. 相似文献
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绝缘子污秽等级红外热像检测的视角影响分析 总被引:1,自引:1,他引:0
为了提高绝缘子污秽等级红外热像检测的准确性,提出利用绝缘子红外热像污秽等级分类特征的对比分析确定最佳成像角度的方法。该法采用直方图均衡化增强原始红外热像对比度,人工截取绝缘子盘面图像区域;基于盘面图像直方图包络线提取分割阈值,对阈值分割后的二值图像进行形态学滤波,得到绝缘子盘面图像;应用统计理论从绝缘子盘面图像提取最高温度、最低温度、平均温度、温度分布方差等10个红外热像污秽等级分类特征;运用Fisher准则对特征进行对比分析。瓷绝缘子人工污秽试验红外图像分析结果表明:成像角度变化显著的改变所得绝缘子表面热场;下盘面特征比上盘面特征有更好的分类性能。推荐绝缘子污秽等级红外成像检测应以下盘面为准。 相似文献
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基于方差分析的绝缘子红外热像特征选择方法 总被引:2,自引:2,他引:0
利用红外成像技术检测绝缘子污秽等级的关键在于获取分类性能优异的红外热像特征,文章提出了基于方差分析的红外热像特征选择方法。利用直方图均衡化增强原始热像图对比度,人工截取绝缘子盘面图像区域;通过平滑后的图像直方图包络线提取分割阈值,对阈值分割后的二值图像进行形态学滤波,得到绝缘子盘面图像和背景图像,提取2者的最高温度、最低温度、平均温度、温度分布方差以及盘面相对于背景的最大温升和平均温升共10个红外热像特征;应用单因素方差分析甄别特征优劣,实现特征选择。瓷绝缘子人工污秽试验结果表明:文中提出的红外热像特征选择方法和图像分割算法简单有效。 相似文献
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相对温度分布特征与人工神经网络相结合的零值绝缘子识别方法 总被引:3,自引:1,他引:2
提出利用绝缘子串相对温度分布特征和人工神经网络模型相结合的方法识别不同污秽等级、不同湿度条件下的零值绝缘子。试验获取模拟110 kV线路悬式绝缘子的红外运行图像,经图像去噪、分割等预处理后,提取绝缘子串区域相对温度分布特征参数作为识别零值绝缘子的温度信息特征量,并结合环境相对湿度、等值附盐密度作为识别模型的输入向量,将实际测定绝缘子串是否含零值的状态分类信息作为输出向量,通过训练得到优化的识别模型,并用于零值绝缘子识别。试验结果验证该方法准确性高,可为输电线路瓷绝缘设备的故障检修提供参考和方法借鉴。 相似文献
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基于改进MPEG-7纹理特征的绝缘子图像识别 总被引:2,自引:0,他引:2
绝缘子的良好状态保障着电力系统的安全运行,绝缘子的状态监控也是未来电力系统智能监控中的一个重要问题,因此开发无人飞行器的输电线路巡视系统具有重要的意义。笔者首先在分析数字图像预处理方法的基础上,采用图像灰度化、对比度增强和图像去噪三个步骤对绝缘子图像进行预处理;随后利用MPEG-7边缘直方图法对绝缘子纹理特征提取与识别,并在此基础上对原始的MPEG-7边缘直方图进行优化和改进,很大程度上提高了识别的准确性。大量实验结果表明,该方法能在稍复杂背景下有效的识别出图片中绝缘子。 相似文献
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基于支持向量机的高压绝缘子污秽等级红外热像检测 总被引:12,自引:4,他引:8
提出了一种红外热像处理与支持向量机多值分类器相结合的新方法对高压绝缘子污秽等级进行检测.采用基于梯度信息的自适应平滑滤波方法对原始图像进行了滤波处理;利用OTSU图像分割方法对滤波后的图像进行分割,获取绝缘子盘面区域,并从绝缘子盘面区域提取了最高温度、最高温度与最低温度的比值、盘面温度的标准偏差、部分最高温度像素点个数与目标总像素点个数的比值共4个反映污秽程度的红外特征量;设计了支持向量机多值分类器对绝缘子污秽等级进行分级.试验结果表明,文中所选取的绝缘子红外特征量可有效表征绝缘子的污秽等级,所采用的支持向量机多值分类器是一个小样本、高效率的分类器,所提出的绝缘子污秽等级检测新方法是可行的. 相似文献
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针对绝缘子图像背景复杂多样而导致提取绝缘子区域困难的问题,提出了一种改进的可能性 C-均值聚类方法(PCM)
对绝缘子图像进行分割。 方法主要基于两个方面进行改进,一方面通过定义局部相关因子、引入图像的空间局部信息以增强对
噪声的抗干扰能力、提高分割精度;另一方面通过在损失函数中加入类中心相斥项缓解传统 PCM 聚类中心点重合问题。 实验
利用人工合成数据和复杂背景的绝缘子图像对比该算法与 FCM、PCM、K-means、KFCM 和 IFCM 算法的聚类分割性能。 结果表
明改进 PCM 对噪声抗干扰能力更强、聚类精度更高,且对绝缘子图像的平均分割误差为 0. 153,相比其他对比方法对复杂环境
下的绝缘子图片有更好的分割性能。 相似文献
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为解决目前人工处理分析无人机巡检图像效率低、检测结果受人为因素影响较大的问题,提出了一种图像识别的绝缘子缺失识别方法。首先,对无人机拍摄的图像样本进行了处理,扩充样本集。其次,搭建了绝缘子的检测模型,完成各层网络结构的选择和设计,使用CNN算法实现对绝缘子缺失的检测。随后,构建了绝缘子检测网络,并对各层检测网络参数进行配置。选择实际拍摄的图像作为训练样本进行网络训练。检测结果证实几个指标均在0.95以上,说明算法可准确识别出绝缘子。最后,利用CNN算法对航拍绝缘子进行缺陷检测。绝缘片缺失缺陷的正确识别率为86%。算法可根据检测结果自动显示绝缘子有无缺失缺陷。 相似文献