神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在電力系統(tǒng)絕緣子裂紋檢測(cè)中的應(yīng)用.pdf

1、高壓輸電線路智能巡檢機(jī)器人是輸電工程技術(shù)發(fā)展的重要內(nèi)容。此類機(jī)器人系統(tǒng)可以在輸電線路上實(shí)現(xiàn)監(jiān)控狀態(tài)下的自主行走與視覺(jué)監(jiān)視，跨越桿塔等作業(yè)，可以在野外環(huán)境下完成連續(xù)巡檢作業(yè)。這種作業(yè)方式，將大大減輕輸電維護(hù)人員的勞動(dòng)強(qiáng)度與難度，提高巡檢效率與質(zhì)量，對(duì)輸電工程的安全可靠運(yùn)行具有重要意義。本論文介紹了高壓輸電線路中絕緣子檢測(cè)的研究工作。 隨著數(shù)字圖像處理和人工智能兩門學(xué)科的不斷發(fā)展，模式識(shí)別已經(jīng)有了長(zhǎng)足的進(jìn)步。本文主要基于圖像識(shí)別的方

2、法，通過(guò)模擬機(jī)器人的視覺(jué)系統(tǒng)，檢測(cè)高壓絕緣子裂紋及完成裂紋類型分類。圍繞該課題本文主要是以下幾個(gè)方面的研究。 首先，系統(tǒng)設(shè)計(jì)。硬件設(shè)計(jì)包括：CCD鏡頭、攝像機(jī)、控制平臺(tái)、云臺(tái)以及電腦和圖像采集卡，能夠成功采集到目標(biāo)的圖像信息，傳輸給電腦。軟件設(shè)計(jì)，完成程序的編寫和調(diào)試。 其次，圖像預(yù)處理。對(duì)圖像平滑、濾波，以及運(yùn)用多種邊緣檢測(cè)方法，包括：sobel算子、gauss算子、prewitt算子以及canny算子，并作了比較和研

3、究。在圖像分割中，介紹了最優(yōu)閾值分割。在圖像二值化中，提出了一種根據(jù)像素劃分子塊的方法，鑒別和排除非裂紋目標(biāo)，并給出實(shí)驗(yàn)結(jié)果。 再次，特征提取。提取圖像裂紋的特征值，組成特征向量。文中提出，特征向量包括五個(gè)值：水平投影、垂直投影、破損子塊總數(shù)、自相關(guān)系數(shù)以及歐拉數(shù)。這五個(gè)特征值分別對(duì)五種類型裂紋比較分析，顯示其各自的獨(dú)特性。 最后，圖像識(shí)別。將特征向量輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和支持向量機(jī)進(jìn)行模式識(shí)別和分類。分別設(shè)計(jì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，RB