基于边缘轮廓特征的变电站GIS典型缺陷检测
传统人工手动利用X射线检测GIS开关对评定人员的技术素质、经验及外界条件都有很高的要求。评定人员工作量大、易受强光影响、效率低,且由于X射线极易对人体造成伤害,拍摄现场更是存在很大的安全隐患,远离拍摄现场又会造成操作复杂。针对这些问题,根据现下热门的智能化系统,结合图像处理、图像特征提取及图像识别算法,提出一种基于X射线成像技术的GIS开关的典型缺陷智能识别系统。针对图像拍摄传输过程中产生的噪声影响,对图像进行前期预处理;为减少识别所耗时间,对图像进行压缩;为获取图像轮廓特征,对图像进行边缘检测及数字形态学处理;最后采用LIBSVM对特征集训练。实验结果表明,该系统前期预处理能够很大程度上还原图像边缘信息,图像在压缩时最大程度保留边缘特征信息且智能识别系统识别率达到85%以上。
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