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! |
|