【摘 要】
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绝缘子是输电线路上的重要一部分,在线路上起着支撑和绝缘的作用,由于其长期暴露在野外,强电场、温度湿度等的影响和生产上的缺陷,绝缘子出现故障的频率很高,所以每年需要定期的巡检。本文将计算机视觉技术应用到绝缘子的检测方面,对绝缘子图像进行了研究,具体内容如下。（1）首先对绝缘子图片做预处理,灰度化优化之后对图片采取四种算法进行去噪研究,通过对比PSNR与SSIM参数选择效果突出的去噪方法,最后对图像进
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绝缘子是输电线路上的重要一部分,在线路上起着支撑和绝缘的作用,由于其长期暴露在野外,强电场、温度湿度等的影响和生产上的缺陷,绝缘子出现故障的频率很高,所以每年需要定期的巡检。本文将计算机视觉技术应用到绝缘子的检测方面,对绝缘子图像进行了研究,具体内容如下。（1）首先对绝缘子图片做预处理,灰度化优化之后对图片采取四种算法进行去噪研究,通过对比PSNR与SSIM参数选择效果突出的去噪方法,最后对图像进行增强处理。（2）介绍了边缘图像分割与阈值图像分割两种方法,其中对这两种方法分别采用不同的算子进行分析处理,对图像进行实验,对比几种方法的优缺点来选取适合的分割方法。（3）针对绝缘子图像的提取进行研究。介绍了图像形态学算法,由于绝缘子种类的不同,对绝缘子分别进行色彩空间变换与色差法进行提取。针对之前方法效果不佳的情况对色差法进行了改进,改进参数的选取使得效果有很大提升。（4）使用YOLOv4算法对绝缘子故障图像进行分类识别,通过对算法进行训练改进并且使用现场绝缘子图像进行验证之后得出对绝缘子自爆故障识别有着明显的效果。本文通过机器视觉技术对绝缘子图像进行实验分析,对绝缘子的分割与绝缘子的状态检测进行研究,对智能电网的相关提供了方法与思路。
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