基于图像特征提取与BP神经网络的绝缘子憎水性识别方法

摘要：

为了方便、快捷、准确地识别运行中绝缘子表面的憎水性等级,提出了基于图像特征提取与BP神经网络的绝缘子憎水性识别方法.首先,利用同态滤波和直方图均衡对憎水性图像进行增强预处理,然后利用改进的Canny算子提取了图像中水珠(或水迹)的边缘,并利用数学形态学对其进行修正得到最终的分割图像;提取图像中与憎水性相关的4个特征量,最后建立了基于BP神经网络的憎水性识别模型,并对测试样本的憎水性等级进行了识别.实验结果表明,该方法克服了人为因素的影响,能够有效识别绝缘子7种典型憎水性等级,总识别率达90％,为在线检测绝缘子憎水性提供一种新的有效方法.

关键词：绝缘子、憎水性、BP神经网络、同态滤波、直方图均衡、改进的Canny算子、数学形态学

所属期刊栏目：40

分类号：TP3;TN9

资助基金：中央高校基本科研业务费专项资金13MS71.Project supported by Fundamental Research Fund for the Central Universities13MS71

在线出版日期：2014-07-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：1446-1452