原文服务方: 高压电器       
摘要:
软质绝缘遮蔽用具的表面缺陷对其绝缘性能和使用寿命有重要影响,为解决人工检测漏检、误检率高的问题,文中提出基于机器视觉的绝缘毯表面微缺陷智能无损检测方法。针对不同环境下图像特点,选取改进Sauvola算法对图像进行局部阈值分割,结合形态学操作提取特征,实现表面微缺陷的识别;通过搭建沿面放电试验平台获取不同微缺陷对其沿面放电的影响,采用皮尔逊相关性系数分析了微缺陷的单个最大缺陷面积比和全部缺陷面积比与绝缘毯表面放电电压之间的相关性。结果表明:文中方法识别准确率95.3%,单次检测时间0.53 s,提升了检测准确性与效率;单个缺陷面积的大小与闪络电压呈负相关且为极强相关,单个缺陷越大沿面闪络电压下降越多,沿面闪络电压平均下降5%~22%,验证了识别结果的有效性,可为绝缘毯的现场外观检测提供依据。
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文献信息
篇名 基于改进局部阈值分割的绝缘毯表面微缺陷的无损智能评估方法
来源期刊 高压电器 学科
关键词 绝缘毯 表面缺陷检测 机器视觉 Sauvola算法 沿面放电
年,卷(期) 2022,(11) 所属期刊栏目 基于声光学特征对电气设备进行性能评估
研究方向 页码范围 75-81
页数 6页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.13296/j.1001⁃1609.hva.2022.11.010
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研究主题发展历程
节点文献
绝缘毯
表面缺陷检测
机器视觉
Sauvola算法
沿面放电
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
高压电器
月刊
1001-1609
61-1127/TM
大16开
西安市西二环北段18号
1958-01-01
汉语
出版文献量(篇)
635
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相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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