谱聚类图像分割在绝缘子憎水性批量检测系统中的应用

发布时间：2021-07-12 17:12

　　针对现有的复合绝缘子憎水性检测效率较低且判定不准确的问题,设计了一个基于谱聚类算法的憎水性批量检测系统。检测装置主要由环形灯、二轴运动平台及底部的旋转托盘组成。二轴运动机构上安装有摄像头和喷头,底部有一个可放置4个绝缘子的旋转托盘,通过步进电机作分度运动。经过一系列的预处理,有效减少了环境对绝缘子图像质量的影响。根据谱聚类算法对预处理后的图像进行分割,然后获取最大水珠,以改进的形状因子法为基础,供上位机进行憎水性判定。经过仿真实验可知,相比于FCM、K-means等方法,该方法针对绝缘子图像有较好的分割效果,且该系统既能有效地提高检测的准确率和效率,又能实现批量检测。 

【文章来源】：铁道科学与工程学报. 2020,17(07)北大核心CSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

自动检测机内部结构(a)二轴运动平台；(b)盘型旋转

个分量以不同的权重进行加权平均。人眼对绿色敏感最高，对蓝色敏感最低，故采用灰度公式：Yi,j)0.299R(i,j)0.578G(i,0.11(j)B()4i,j(1)式中：Y代表加权灰度值；R,G和B分别代表色图的红、绿、蓝分量，B分量也称B通道分量。分量法是对于水珠或者背景的每个像素的R，G和B分量的差异性总结出的方法。基于式(1)，对所得图像分别采用分量法、均值法、加权平均法[14]和灰度化所得结果如图2所示。(a)原图；(b)平均化；(c)加权平均；(d)图像B分量图2彩色图像灰度化Fig.2Colorimagegraying图2(b)平均化后对比度很低，未能突出水滴边缘；图2(c)和2(d)均能较好地实现灰度化,但是对于绝缘子图像而言，R分量最大，B分量是最小的，因此相对于水珠和背景，B分量所得灰度差最大，结合文献[6]可知，B通道分量图对比度明显优于其他，故以图2(d)作为灰度化后的图形，供后续图像处理。为了更进一步地凸显图像特征，对所得灰度图像进行直方图均衡化处理。该方法的本质是通过对灰度图像的非线性拉伸，重新分配象元，从而凸显图像关键特征，其函数表达式为：10kiiiinsTrn(2)式中：n是像素总数；ni是图像中出现某种像素的频数；r代表像素灰度级，0≤r≤1；直方图均衡化提高了图像中水珠与背景的对比度，以上述B分量的灰度图为基础进行直方图均衡化，处理后的图像如图3所示。(a)直方图；(b)均衡化后直方图图3灰度直方图均衡Fig.3Grayhistogramequalization

边缘分割Fig.5Edgesegmentation

【参考文献】：
期刊论文
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硕士论文
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本文编号：3280319