采用图像识别和分类判定绝缘材料憎水等级

• 作者: 文必洋 王先培 王泉德
• 来源期刊: 电机与控制学报
• 学科: 工学
• 关键词: 憎水性 支持向量机 决策树
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 页码范围: 93-98
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 字数: 5064字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-449X.2008.01.019

摘要

为了方便、快捷、准确地测量运行中或新生产的绝缘产品表面的憎水等级,依据图像处理和模式识别理论,提出了通过边界识别的方法提取材料表面喷水图像中水珠的形状和分布特征,采用支持向量机决策树判定憎水等级.通过引入误分类代价来设计支持向量机决策树学习算法,以进一步提高憎水等级判定的准确度.测试结果表明,该方法可在自然光照明条件下现场判定其憎水等级,避免了人工判定的主观性和不确定性,操作简单、方便,可实现无损检测,憎水等级判定准确度达到了实际应用需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	文必洋	武汉大学电子信息学院	90	1095	19.0	29.0
2	王先培	武汉大学电子信息学院	109	1198	16.0	30.0
3	王泉德	武汉大学电子信息学院	21	239	8.0	15.0