基于一致性测度区间分类的复合绝缘子喷水图像处理与憎水性智能识别

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复合绝缘子憎水性智能识别模型的准确性取决于喷水图像处理与特征提取效果.为此,提出了一种基于一致性测度分布区间选择图像处理方法的判据,针对不同工况的绝缘子喷水图像,求取图像经过增强处理后的纹理一致性测度值,并据此选择最大类间方差法、Canny算子边缘检测、自适应阈值分割以及数学形态学运算等方法提取水珠/水迹的二值图像,从而实现350幅不同憎水性等级的喷水图像特征提取.基于支持向量机构建多分类预测模型,有效识别出了复合绝缘子测试样本的7种憎水性等级,最高识别准确率达97.1%.研究可为处理不同工况下的喷水图像提供方法选择依据,有助于实现复合绝缘子憎水性的在线检测.
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