【摘 要】
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喷水法是目前检测复合绝缘子憎水性的常用方法，但存在依赖人工判断导致效率低下、准确率较差等问题。为解决该问题，提出一种基于卷积神经网络的复合绝缘子憎水性智能识别方法。首先，通过喷洒不同浓度乙醇溶液模拟绝缘子不同憎水性等级；在各憎水性等级下，综合考虑不同拍摄角度、不同拍摄距离以及不同光照强度等实际条件，分别获取绝缘子表面干净、覆污和变色的憎水性图像；为降低计算复杂度、提高识别精度，对憎水性图像进行剪裁
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喷水法是目前检测复合绝缘子憎水性的常用方法，但存在依赖人工判断导致效率低下、准确率较差等问题。为解决该问题，提出一种基于卷积神经网络的复合绝缘子憎水性智能识别方法。首先，通过喷洒不同浓度乙醇溶液模拟绝缘子不同憎水性等级；在各憎水性等级下，综合考虑不同拍摄角度、不同拍摄距离以及不同光照强度等实际条件，分别获取绝缘子表面干净、覆污和变色的憎水性图像；为降低计算复杂度、提高识别精度，对憎水性图像进行剪裁、缩放、增强等预处理，并将其输入到设计的卷积神经网络模型进行图像特征提取与分类，从而实现绝缘子憎水性的智
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