作为保证列车安全运行的重要设备之一,车顶绝缘子长期暴露在风沙等恶劣的环境之中,当沙尘浓度过大时会击穿伞裙之间的空气间隙发生污闪事故,导致供配电系统电压发生波动甚至停电,从而给运输带来一定的安全隐患与经济损失。为降低污闪事故发生率,对复合绝缘子性能演变机理的研究显得尤为重要。目前,衡量复合绝缘子性能的主要指标有伞面耐压度、伞面电压分布、憎水性等。为提高憎水性等级判别的准确性,本论文主要针对基于图像的憎水性检测方法展开研究,主要研究内容如下:1.针对经典云模型在绝缘子相邻等级之间判定比较模糊的问题,设计了一种可改善边缘提取能力的过渡云模型,提高了憎水性等级判定的准确率。首先,基于确定度在0.5附近不确定性最大这一特点,结合过渡态理论,在保证论域范围和雾化特性与经典云模型一致的前提下,对确定度0.5以上云滴进行舍弃-镜像-拉伸-重新生成等操作构造过渡云模型。在此基础上,将经典云模型和基于图像的绝缘子憎水性等级判定方法进行对比,结果表明所提算法在保证水珠边缘信息不确定性的条件下,相比其他方法能较准确的分辨出交叉处的绝缘子憎水性等级,为绝缘子憎水性等级评价提供了较好的方法。2.兰新线途经强风沙区段,被带动的沙尘持续冲击绝缘子伞裙表面造成冲蚀磨损,使憎水性图像的直方图峰值过多而严重影响分割迭代效率与准确性,为解决该问题,设计了一种改进的高斯混合模型云变换算法。将K-means++应用到图像信息初始粒度的选择和细化过程中,为高斯混合模型提供优化后的先验初值。选用实况下两组损伤程度不同的绝缘子为实验样本,分别采用改进前后的高斯云变换算法进行仿真对比,结果表明,在分割该类恶劣环境中划痕较多的绝缘子图像时,本章节改进后算法的迭代时间比经典高斯云变换低一倍左右,且误分率和水珠误分个数均有所降低。3.针对憎水性较好的、一般情况下的绝缘子憎水性等级判定问题,为提高图像处理速度,将谱聚类图像分割算法应用至图像分割中。先对绝缘子憎水性图像进行一系列预处理,比如灰度化、直方图均衡化及滤波处理,并对滤波结果进行定量分析;然后将处理后的图像作为输入,分别利用k均值、模糊c均值及谱聚类对憎水性不同的三组绝缘子图像进行仿真对比,最后利用形态学填充腐蚀等步骤对不连续边缘进行优化,得到最大水珠供上位机批量检测系统进行等级判定。