【摘 要】
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为了快捷准确的识别复合绝缘子的憎水性等级,提出了基于图像分析与神经网络的绝缘子憎水性识别方法。试验获取各个憎水性等级的绝缘子图像,对图像进行直方图均衡增强、自适应
【机 构】
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华北电力大学河北省输变电设备安全防御重点实验室,国网鹿泉市供电公司
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金(13MS71)
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为了快捷准确的识别复合绝缘子的憎水性等级,提出了基于图像分析与神经网络的绝缘子憎水性识别方法。试验获取各个憎水性等级的绝缘子图像,对图像进行直方图均衡增强、自适应中值滤波处理后,利用二维Otsu阈值法对图像进行分割;然后,提取4个与绝缘子憎水性相关的4个特征量,以这4个特征量作为输入向量,以相应的憎水性等级作为输出向量,通过训练得到优化的BP（back propagation）神经网络识别模型,并用于绝缘子憎水性等级的识别。试验结果表明该方法能够准确识别绝缘子的憎水性等级,总识别率超过了90%,准确度达到
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