基于红外成像技术的零值绝缘子检测

发布时间：2017-09-11 15:42

  本文关键词：基于红外成像技术的零值绝缘子检测

  更多相关文章： 零值绝缘子 红外图像 预处理 分割 特征提取 支持向量机 识别

【摘要】：红外检测技术是目前较为先进的诊断技术,它具有不接触、高效、准确率高的特点,广泛应用于军事、交通运输、医疗等方面。随着红外检测技术的不断发展,它在电力系统故障检测方面也有了较大范围的应用。目前电力部门已经采用红外热像仪进行线路中绝缘子的巡检。研究基于红外成像技术和智能识别技术的零值绝缘子检测方法,可大大减少绝缘子巡检的工作量,减少因电力检测出现的安全事故,降低因绝缘子污闪而造成停电的概率,有助于增强电力系统运行的稳定性。根据绝缘子在正常条件下的发热规律和故障状态下的发热规律的不同,获取能够反映绝缘子温度信息的红外图像,利用图像处理技术与模式识别技术检测零值绝缘子。为了能够准确地从红外图像中提取出绝缘子的特征以及完成对目标的检测,需要对绝缘子串红外图像进行预处理。预处理过程包括图像的去噪、增强、分割以及图像角度的校正。图像的识别过程包括单个绝缘子盘面的提取、特征向量的提取、分类器的设计、分类器的训练以及最终对识别模型有效性的验证。图像的预处理过程具体包含以下几步,首先使用自适应中值滤波器去除图像中存在的噪声,自适应中值滤波器既能够有效地去除噪声也能够保持目标与背景的对比度。其次,鉴于不同条件下得到的绝缘子串红外图像对比度不同,若统一使用一般性的增强算法不能够对每张图像进行较好的增强,使用双阈值自适应增强算法,根据图像自身灰度级的分布进行增强,最终能够得到较好的增强效果,为后续绝缘子串目标的分割奠定了良好的基础。再次,利用改进的二维最大类间方差法对增强后得到的图像进行目标分割,最终得到分割后的二值图像。最后,利用边缘检测算法检测出目标边缘,利用Hough变换进行线检测,计算图像倾角,进行图像角度校正。在图像的识别具体实现过程中,首先利用最小二乘法对绝缘子盘面边缘进行椭圆拟合,得到绝缘子盘面边缘的椭圆方程,利用椭圆方程提取出单个的绝缘子盘面。然后根据绝缘子发热规律提取合适的温度特征参数,利用三因素方差分析法进行显著性检验证明参数的有效性。其次设计分类器,选择合适的支持向量机核函数以及设定相关参数。再次,利用训练集数据对分类器进行训练。最后,利用测试集数据对识别模型进行测试,检测算法识别精度,证明了算法的有效性。
【关键词】：零值绝缘子 红外图像 预处理 分割 特征提取 支持向量机 识别
【学位授予单位】：西南交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM216;TN219
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 课题的研究背景及意义11-12
• 1.2 国内外研究现状12-14
• 1.3 课题的主要研究工作14-15
• 1.3.1 课题研究的主要目标、内容与方法14-15
• 1.3.2 课题需解决的关键问题15
• 1.4 论文的组织安排15-17
• 第2章 绝缘子串红外图像预处理17-26
• 2.1 绝缘子串电压分布分析17-18
• 2.2 绝缘子串发热规律18
• 2.3 红外测温原理18-19
• 2.4 红外图像的特点19-20
• 2.5 绝缘子串红外图像去噪20-22
• 2.6 绝缘子串红外图像增强22-25
• 2.6.1 下限阈值t_1的确定23
• 2.6.2 上限阈值t_2的确定23-24
• 2.6.3 线性分段变换24
• 2.6.4 变换前后的图像及其灰度直方图24-25
• 2.7 本章总结25-26
• 第3章 绝缘子串红外图像分割26-33
• 3.1 绝缘子串整体目标分割26-29
• 3.1.1 基于改进二维Otsu算法的图像分割26-28
• 3.1.2 形态学去除孤立像素点28-29
• 3.2 绝缘子串边缘提取29-30
• 3.3 绝缘子串红外图像角度校正30-32
• 3.4 本章总结32-33
• 第4章 单个绝缘子盘面的提取33-38
• 4.1 绝缘子盘面椭圆曲线的拟合33-34
• 4.2 单个绝缘子盘面提取34-37
• 4.3 本章总结37-38
• 第5章 基于支持向量机与温度特征的零值绝缘子识别38-51
• 5.1 绝缘子温度特征提取38-44
• 5.2 数据的规格化44-45
• 5.3 支持向量机分类器设计45-48
• 5.3.1 支持向量机理论基础45-47
• 5.3.2 核函数的选择47-48
• 5.4 支持向量机分类器有效性分析48-50
• 5.5 本章总结50-51
• 第6章 实验设计与结果验证51-59
• 6.1 实验环境搭建51
• 6.2 去噪算法的对比验证51-53
• 6.3 增强算法的对比验证53-54
• 6.4 图像角度校正算法对比验证54-56
• 6.5 算法识别正确率统计与分析56-58
• 6.6 本章总结58-59
• 结论59-60
• 致谢60-61
• 参考文献61-65
• 攻读硕士学位期间发表的学术论文65

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本文编号：831608