电工电能新技术
電工電能新技術
전공전능신기술
Advanced Technology of Electrical Engineering and Energy
2015年
9期
70-74,80
,共6页
绝缘子%污秽等级%可见光图像%OTSU法%Fisher判别法%BP神经网络
絕緣子%汙穢等級%可見光圖像%OTSU法%Fisher判彆法%BP神經網絡
절연자%오예등급%가견광도상%OTSU법%Fisher판별법%BP신경망락
insulators%contamination grades%digital image%OTSU%Fisher criterion%BP neural network
提出一种新的基于彩色可见光图像的高压绝缘子污秽等级判别方法.对深圳变电局所属多个变电站进行现场拍摄获取污秽绝缘子可见光图像,并实验获取其对应等值附盐密度,经图像灰度化、图像增强、滤波后,用两次最大类间方差法进行分割,得到盘面积污区域.提取积污区域的RGB、HSV空间共36个特征分量,并运用Fisher判别法进行特征量筛选.用筛选的特征量训练BP神经网络,建立可见光图像污秽等级判别网络.试验结果表明可见光污秽等级判别法具有较高准确率,是一种检验高压绝缘子污秽等级的可行方法.
提齣一種新的基于綵色可見光圖像的高壓絕緣子汙穢等級判彆方法.對深圳變電跼所屬多箇變電站進行現場拍攝穫取汙穢絕緣子可見光圖像,併實驗穫取其對應等值附鹽密度,經圖像灰度化、圖像增彊、濾波後,用兩次最大類間方差法進行分割,得到盤麵積汙區域.提取積汙區域的RGB、HSV空間共36箇特徵分量,併運用Fisher判彆法進行特徵量篩選.用篩選的特徵量訓練BP神經網絡,建立可見光圖像汙穢等級判彆網絡.試驗結果錶明可見光汙穢等級判彆法具有較高準確率,是一種檢驗高壓絕緣子汙穢等級的可行方法.
제출일충신적기우채색가견광도상적고압절연자오예등급판별방법.대심수변전국소속다개변전참진행현장박섭획취오예절연자가견광도상,병실험획취기대응등치부염밀도,경도상회도화、도상증강、려파후,용량차최대류간방차법진행분할,득도반면적오구역.제취적오구역적RGB、HSV공간공36개특정분량,병운용Fisher판별법진행특정량사선.용사선적특정량훈련BP신경망락,건립가견광도상오예등급판별망락.시험결과표명가견광오예등급판별법구유교고준학솔,시일충검험고압절연자오예등급적가행방법.
