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基于OpenCV的绝缘子及等电位线故障状态智能识别
| 论文题名： | 基于OpenCV的绝缘子及等电位线故障状态智能识别 |
| 关键词： | 高速铁路;接触网支持悬挂装置;图像处理技术;绝缘子故障;等电位线故障 |
| 摘要： | 接触网支持悬挂装置作为高速铁路架空接触网的核心部件，其状态好坏直接决定着接触悬挂系统的稳定性，一旦发生故障，轻则降低受流质量，重则影响行车运营安全。目前，针对支持及悬挂装置状态的检测监测系统已在路内推广应用，相比于传统的人工巡检效率有所提升，然而，该系统产生的大量巡检图片却仍需人工判读，自动化程度有限。因此，有必要研究基于巡检图像的智能化故障识别算法。 本文在研究分析了图像处理技术在接触网几何参数、磨耗检测及电力系统绝缘子故障识别中的成功应用后，结合接触网悬挂状态检测监测系统巡检图像的特点，提出了基于图像处理的绝缘子及等电位线故障状态识别方法。首先对检测图像进行预处理，应用中值滤波、多尺度Retinex实现图像的去噪和增强;通过对局部与全局二值化算法的融合改进，实现了复杂环境及光照条件下目标与背景的分离。然后分别进行绝缘子及等电位线的故障状态识别。 在绝缘子故障识别中，根据其片状分布的特点，提出了基于闭合连通域间位置关系的识别定位方法，实现了绝缘子边缘及角点的精确定位;基于该定位信息，采用仿射变换准确提取出绝缘子的局部图像;利用分段自适应仿射的方法校正绝缘子伞裙弧度，并以灰度统计图条带间规律作为特征判据，实现其故障识别。 在等电位线故障识别中，通过对概率Hough变换直线检测进行共线线段合并改进，得到定位器端点的准确信息，并以此端点划定ROI，间接实现等电位线区域的定位及提取;采用等电位线与定位支座间形成的闭合区域作为特征判据，对其存在性及数量进行检测，实现等电位线的故障识别。 最后，通过对多条实际线路不同工况下的接触网悬挂状态检测监测装置巡检图像进行测试，验证了绝缘子及等电位线故障状态智能识别算法的可行性与系统的可靠性。 |
| 作者： | 杨亚明 |
| 专业： | 电气工程 |
| 导师： | 陈唐龙 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 西南交通大学 |
| 学位年度： | 2015 |
| 正文语种： | 中文 |
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