| 采用图像分析与神经网络识别绝缘子憎水性 |
| |
| 引用本文： | 汪佛池,闫康,张重远,王彦波,杨升杰.采用图像分析与神经网络识别绝缘子憎水性[J].电机与控制学报,2014,18(11):78-83. |
| |
| 作者姓名： | 汪佛池 闫康 张重远 王彦波 杨升杰 |
| |
| 作者单位： | 1. 华北电力大学河北省输变电设备安全防御重点实验室,河北保定,071003
2. 国网鹿泉市供电公司,河北鹿泉,050200 |
| |
| 基金项目： | 中央高校基本科研业务费专项资金 |
| |
| 摘 要： | 为了快捷准确的识别复合绝缘子的憎水性等级,提出了基于图像分析与神经网络的绝缘子憎水性识别方法.试验获取各个憎水性等级的绝缘子图像,对图像进行直方图均衡增强、自适应中值滤波处理后,利用二维Otsu阈值法对图像进行分割;然后,提取4个与绝缘子憎水性相关的4个特征量,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BP(back propagation)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,总识别率超过了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 BP神经网络 直方图均衡 自适应中值滤波 二维Otsu阈值法 |
Identifying insulator hydrophobicity by image analysis and neural network |
| |
| WANG Fo-chi
,
YAN Kang
,
ZHANG Zhong-yuan
,
WANG Yan-bo
,
YANG Sheng-jie.Identifying insulator hydrophobicity by image analysis and neural network[J].Electric Machines and Control,2014,18(11):78-83. |
| |
| Authors: | WANG Fo-chi YAN Kang ZHANG Zhong-yuan WANG Yan-bo YANG Sheng-jie |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | composite insulator hydrophobicity BP (back propagation) neural network histogram equalization adaptive median filter two-dimensional Otsu threshold |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ |
|
