基于Canny算子和神经网络复合绝缘子憎水性研究

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随着我国社会的发展,电力系统建设的越来越完善,绝缘子作为电力系统的重要设备,也在不断地发展进步,由原来的陶瓷变为现在的复合绝缘子。但随着复合绝缘子运行时间的不断地增长和在环境等外力影响下,其憎水性水平会呈现出不同差别的降低,容易发生事故,目前还没有一套完善的复合绝缘子憎水性等级自动检测系统。本文分析了几种现有的复合绝缘子憎水性检测的方法,并进行了总结,在憎水性图像数字化处理的基础上,对Canny算子和BP神经网络在憎水性分级领域上的作用进行研究。(1)提出了RGB颜色分量最小值图像灰度化算法,将彩色
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