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| 基于图像处理与RBF神经网络的绝缘子憎水性识别方法的研究 | |
| 作者单位： | ;1.国网鹿泉市供电公司;2.华北电力大学 |
| 摘 要： | 为了快捷准确地识别复合绝缘子的憎水性等级,提出了基于图像处理与RBF神经网络的绝缘子憎水性识别方法。首先,对图像进行直方图均衡增强、自适应中值滤波处理;然后,利用二维Ostu阈值法对图像进行分割;最后提取4个与绝缘子憎水性相关的特征量,以这4个特征量作为输入向量,以相应的憎水性等级作为输出向量,通过训练得到优化的RBF神经网络识别模型,并用于绝缘子憎水性等级的识别。试验结果表明,该方法能够准确识别绝缘子的憎水性等级,总识别率高达90%,准确度达到了实际应用的要求,为在线检测绝缘子憎水性奠定了基础。 |
| 关 键 词： | 复合绝缘子 憎水性 RBF神经网络 直方图均衡 自适应中值滤波 二维Ostu阈值法 |
Identification of Insulator Hydrophobicity Based on Image Processing and RBF Neural Network |
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| Abstract: | |
| Keywords: | |
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