基于可见光图像识别的绝缘子污秽等级判别

摘要

提出了一种基于绝缘子可见光图像的颜色特征和最小二乘支持向量机模型的方法,通过建立污秽等级与颜色特征的对应关系,实现了绝缘子污秽等级的识别。以南昌电网多个变电站的红褐色瓷质绝缘子为研究对象,利用最大类间方差法(Otsu)分割绝缘子彩色图像得到盘面区域,计算出R,G,B,H,S和I分量图像共36种特征量,根据费希尔(Fisher)判别法筛选出能显著表征绝缘子污秽等级的特征量S均值和S中值;设计最小二乘支持向量机(LS-SVM)分类器,并利用天牛须搜索(BAS)算法优化LS-SVM的关键参数,实现了绝缘子污秽等级的判别。实验结果表明:该方法在判别绝缘子污秽等级的准确率上高达96.92%。