改进GA-BP算法的棒式绝缘子表面缺陷识别

摘要：

针对棒式绝缘子及表面缺陷的精确识别技术问题,提出改进遗传算法(Genetic Algorithm)优化BP神经网络算法(GA-BP)和绝缘子水平/垂直方向像素统计的算法,分别用于绝缘子及其表面缺陷精确识别.采用GA算法对BP网络的初始权重进行优化,并用鲍威尔-比厄法(Powell-Beale)更新GA-BP算法中的权值和阈值,高精度识别绝缘子.利用相机标定,实现绝缘子长度直径比、伞裙面积的世界与像素值间的转换.基于像素统计结果,实现绝缘子表面缺陷的精确识别.仿真结果表明,与GA-BP识别算法和以伞裙距离为自爆判断标准的算法相比,改进后的识别率分别提高7.00％和20.50％,且改进GA-BP算法的处理时间为0.015 s/张.为接触网检测监测装置(4C)零部件的准确识别奠定了基础.

关键词：棒式绝缘子表面缺陷识别、改进GA-BP算法、相机标定、图像像素统计

所属期刊栏目：19

分类号：U225.4+3(电气化铁路)

资助基金：甘肃省科技计划项目;甘肃省科技计划项目;甘肃省教育厅科技项目

在线出版日期：2022-04-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：546-553