基于图像分级的绝缘子憎水性分级

摘要

绝缘子憎水性检测是判断绝缘子性能优劣的主要手段。目前憎水性现场测量主要是瑞典输电研究所的喷水分级法。它将绝缘子的憎水性分为HC1-HC7共7个等级。等级1（HC1）对应完全憎水的表面，而等级7（HC7）对应完全亲水的表面。绝缘子憎水性分级涉及到数字图像处理与分析、模式识别、人工智能等多门学科。利用图像识别的方法在线检测绝缘子的憎水性，具有准确度高、价格低廉、效率高、无污染、劳动量小、有助于管理人员进行科学的判断，以及时采取合理的防治措施，达到绝缘子正常使用的目的。 该文主要完成了以下工作： 研究了基于图像分析绝缘子憎水性分级，实现了基于图像分析绝缘子憎水性分级系统，对静态（序列）图像实时采集、处理、水珠轮廓的提取、水珠特征提取和选择以及分类算法等方面进行了研究。使用DirectShow实现了图像的采集、浏览、播放、暂停和抓图；运用Gdi+技术实现静态图像的处理、显示、保存和关闭等功能。采用最大熵门限法对水珠图像进行分割，并利用4-邻域边界跟踪方法提取图像中水珠的边界。在得到单个水珠的特征，如椭圆长轴与短轴比、形殊点、傅立叶描述子等后，再通过计算这些水珠特征的各阶矩得到水珠图像的第一类特征。利用水珠边界构成的二值图像可计算出水珠图像的另两类特征：不变矩和共生矩阵。根据水珠图像的特征，使用支持向量机（SVM）分类器实现了对绝缘子憎水性的分级。

目录

文摘

英文文摘

声明

第1 章引言

1.1 数字图像处理的发展

1.2 背景和研究的意义

1.3 绝缘子憎水性文献综述

第2 章分类系统的总体结构

2.1 系统总体设计

2.2 系统硬件结构设计

2.3 系统模块功能

第3 章水珠图像的采集和预处理

3.1 水珠图像的采集

3.2 水珠图像的存储格式

3.3 水珠图像的预处理

第4 章水珠识别

4.1 图像分割

4.2 水珠边界跟踪

4.3 试验结果

第5 章水珠图像特征提取和选择

5.1 单个水珠特征提取

5.2 水珠图像特征提取

5.3 水珠图像特征的选择

5.4 反射机制在水珠图像特征提取中的运用

5.5 特征提取结果

第6 章支持向量机分类

6.1 支持向量机概述

6.2 分类模块

6.3 分类实验结果

第7 章结论和展望

7.1 结论

7.2 前景展望

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文

致 谢