基于图像处理与RBF神经网络的绝缘子憎水性识别方法的研究

• 作者: 姜小静 汪佛池 沈静 许庆旺 赵辉 闫康
• 来源期刊: 高压电器
• 关键词: 复合绝缘子 憎水性 RBF神经网络 直方图均衡 自适应中值滤波 二维Ostu阈值法
• 年，卷（期）: 2015,（1）
• 所属期刊栏目: 研究与分析
• 页码范围: 30-35
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.13296/j.1001-1609.hva.2015.01.006

摘要

为了快捷准确地识别复合绝缘子的憎水性等级,提出了基于图像处理与RBF神经网络的绝缘子憎水性识别方法.首先,对图像进行直方图均衡增强、自适应中值滤波处理;然后,利用二维Ostu阈值法对图像进行分割;最后提取4个与绝缘子憎水性相关的特征量,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RBF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,总识别率高达90％,准确度达到了实际应用的要求,为在线检测绝缘子憎水性奠定了基础.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	汪佛池		31	334	10.0	18.0
2	闫康		5	60	3.0	5.0
3	姜小静		3	34	2.0	3.0
4	赵辉		2	3	1.0	1.0
5	许庆旺		1	0	0.0	0.0
6	沈静		1	0	0.0	0.0