采用图像分析与神经网络识别绝缘子憎水性

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

所属期刊栏目：18

分类号：TM216(电工材料)

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金13MS71

在线出版日期：2015-01-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：78-83