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文檔簡介
1、電流互感器在電能計(jì)量、電流監(jiān)測和繼電保護(hù)等方面有著廣泛的應(yīng)用。但在電流互感器生產(chǎn)過程中,由于一些不確定的因素會造成互感器外表面硬質(zhì)塑料出現(xiàn)裂隙、破損等缺陷,容易引起漏電或電弧擊穿,給人們的生命和財(cái)產(chǎn)造成極大的安全隱患。因此對電流互感器表面的完整性的檢測就顯得尤為重要。目前低壓電流互感器表面缺陷檢測主要是采用滲透法等傳統(tǒng)接觸式檢測方法,需要依賴人工離線檢定,無法滿足我國電網(wǎng)公司提出的全自動(dòng)化、全電子化、全信息化的無人化互感器檢測要求。針對
2、上述問題,開展基于機(jī)器視覺的非接觸式檢測技術(shù)研究。以低壓電流互感器表面缺陷(裂紋、污漬、破損)為研究對象,對各種缺陷的檢測識別方法進(jìn)行研究。
為了能夠準(zhǔn)確清晰的提取缺陷,首先對采集的圖像噪聲特點(diǎn)進(jìn)行分析,通過對傳統(tǒng)濾波算法進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證,選用雙邊濾波算法對電流互感器圖像進(jìn)行濾波處理。重點(diǎn)研究了缺陷的分割提取算法,針對傳統(tǒng)閾值分割算法對圖像灰度值變化靈敏度低的問題,提出以最大信息增益為準(zhǔn)則來求取最優(yōu)閾值的改進(jìn)最大熵圖像分割算法。該
3、算法對灰度值突變不明顯的缺陷區(qū)域更加敏感,可準(zhǔn)確的分割目標(biāo)并保留重要信息。
通過對低壓電流互感器表面存在的各種缺陷進(jìn)行樣本統(tǒng)計(jì)和試驗(yàn)分析,選取面積、周長、圓形度、長寬比等特征參量作為缺陷的分類屬性,同時(shí),針對形態(tài)極其相似的裂紋與劃痕缺陷,對其形成機(jī)理進(jìn)行深入分析,提出了基于8鄰域的分叉數(shù)計(jì)算方法,利用該方法計(jì)算的節(jié)點(diǎn)分叉數(shù)作為主特征能有效區(qū)分裂紋與劃痕,然后基于特征參數(shù)構(gòu)建二叉決策樹分類器對互感器表面缺陷進(jìn)行識別,可實(shí)現(xiàn)不同損
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