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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
引用本文:张重远,闫康,汪佛池,杨升杰,李宁彩.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[J].高电压技术,2014(5).
作者姓名:张重远  闫康  汪佛池  杨升杰  李宁彩
作者单位:华北电力大学河北省输变电设备安全防御重点实验室;
基金项目:中央高校基本科研业务费专项资金(13MS71)~~
摘    要: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。

关 键 词:绝缘子  憎水性  BP神经网络  同态滤波  直方图均衡  改进的Canny算子  数学形态学
本文献已被 CNKI 等数据库收录!
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