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基于图像分析的复合绝缘子憎水性检测方法研究

作　者: 安义
导　师: 汪沨
学　校: 湖南大学
专　业: 电气工程
关键词: 复合绝缘子憎水性非下采样Contourlet变换活动轮廓模型电网络理论支持向量机
分类号: TM855
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

随着环境污染的日益严重和电网规模的不断扩大,传统玻璃、瓷绝缘子已经不能满足线路绝缘要求。复合绝缘子因其优越的憎水及憎水迁移性而具备的耐污闪性能在电力系统中应用越来越广泛,特别是在高压、特高压线路运行中。随着运行时间的推移,复合绝缘子在污秽、电场、紫外线等作用下会出现不同程度的老化,其憎水性变得越来越差,严重影响了复合绝缘子耐污闪性能。因此要对复合绝缘子憎水性进行定期检测,这对于保证输电线路安全运行具有十分重要的意义本文在总结前人相关研究的基础上,对基于图像处理技术的复合绝缘子憎水性在线检测中所涉及到图像滤波、图像分割、自动分级相关问题展开研究。以复合绝缘子表面伞裙图像为感兴趣区域,针对憎水性图像固有噪声,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的憎水性图像去噪算法。采用非下采样Contourlet变换对憎水性图像进行分解,分析不同尺度不同方向上的系数响应特性,对低频系数中光照不均匀噪声采用B样条曲面逼近方法进行处理,对带通系数中的高频噪声采用非线性有选择滤波。滤波结果表明：此算法不仅最大限度地保留了图像中的有用信息,同时具有良好的去噪效果。根据憎水性图像中水迹的边缘、区域特点,提出了一种基于改进GAC-CV模型的图像分割算法。融合不同的特征因子,将目标分割问题应用水平集方法进行求解,分割结果表明：分割后水珠边缘连续,区域较完整,可满足不同情况下的憎水性图像分割要求。对复合绝缘子憎水性与污闪特性相关机理进行总结与分析,设计了-种基于电网络理论的复合绝缘子表面电场分析方法。应用分割后的二值图像构建复合绝缘子电网络模型,考虑不同憎水性与受污度情况下复合绝缘子表面等效电阻和电场分布情况。结果分析表明：在相同的受污程度下憎水性越差,等效电阻越小,而最大电场值则随着憎水性的下降呈现增大减小、增大、减小的变化规律；在相同的憎水性等级下,随着污秽的加重,最大电场值和等效电阻均减小最后将支持向量机用于复合绝缘子憎水性自动分级当中。对分割后水迹进行特征提取,包括最大水迹面积比、形状因子、盒维数,分析这些特征及组合作为支持向量机输入值时复合绝缘子憎水性自动分类的情况。分类结果表明：将复合绝缘子憎水性分为七个等级时,最大水迹面积比作为输入值的准确率为最高,达到了83.33%。并根据实际运行要求将憎水性分为三大类时,最大水迹面积比作为输入值的准确率达到了100%。

全文目录

摘要  5-7
Abstract  7-11
第1章绪论  11-19
  1.1 选题背景及意义  11-12
  1.2 复合绝缘子憎水性检测方法  12-16
    1.2.1 喷水分级法  13-14
    1.2.2 接触角测量法  14-15
    1.2.3 表面张力法  15
    1.2.4 指示函数法  15-16
  1.3 本文所采用复合绝缘子憎水性检测方法  16-17
  1.4 论文主要工作  17-19
第2章基于NSCT的憎水性图像去噪算法研究  19-30
  2.1 概述  19
  2.2 付里叶变换  19-21
  2.3 小波变换  21-22
    2.3.1 连续小波变换  21
    2.3.2 离散小波变换  21-22
  2.4 Contourlet变换  22-24
  2.5 基于NSCT的憎水性图像去噪算法  24-28
    2.5.1 憎水性图像非下采样Contourlet分解  25-26
    2.5.2 低频处理  26-27
    2.5.3 高频处理  27-28
    2.5.4 结果分析  28
  2.6 小结  28-30
第3章基于活动轮廓模型的憎水性图像分割算法研究  30-42
  3.1 概述  30-31
  3.2 曲线演化  31-32
  3.3 水平集曲线演化  32-33
  3.4 GAC模型  33-36
    3.4.1 Snake模型  33-34
    3.4.2 GAC模型  34-36
  3.5 CV模型  36-38
  3.6 基于改进GAC-CV模型的憎水性图像分割算法  38-41
  3.7 小结  41-42
第4章基于电网络理论的复合绝缘子表面电场分析方法  42-49
  4.1 概述  42
  4.2 复合绝缘子电网络模型  42-44
  4.3 电网络法与Ansoft软件计算结果比较  44
  4.4 结果分析  44-48
    4.4.1 复合绝缘子表面等效电阻分析  45-46
    4.4.2 复合绝缘子表面电场分析  46-48
  4.5 小结  48-49
第5章基于支持向量机的复合绝缘子憎水性自动分级方法  49-58
  5.1 概述  49
  5.2 SVM两类问题  49-52
  5.3 SVM多类问题  52-53
  5.4 基于SVM的复合绝缘子憎水性分级方法  53-57
    5.4.1 特征提取  53
    5.4.2 参数规范化及核函数的选择  53-54
    5.4.3 结果分析  54-57
  5.5 小结  57-58
结论  58-60
参考文献  60-64
致谢  64-65
附录A 攻读学位期间取得的研究成果  65-66
附录B 攻读学位期间参加的科研项目  66

基于图像分析的复合绝缘子憎水性检测方法研究

内容摘要

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