【摘 要】
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复合绝缘子体积小、质量轻,并且耐污闪性能优异,因而在输电线路中应用广泛。但随着运行时间的增加,其耐污闪性能不断下降,直观表现为硅橡胶伞裙憎水性能的降低,为了保证电力系统的稳定运行,需要定期检测复合绝缘子的憎水性,将严重老化的绝缘子退出电力系统的运行。常用的憎水性检测方法为喷水分级法,但传统的喷水分级法存在较强的人为主观性,为了克服这个缺点,很多学者将喷水分级法与图像处理技术相结合,提取出喷水图像中
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复合绝缘子体积小、质量轻,并且耐污闪性能优异,因而在输电线路中应用广泛。但随着运行时间的增加,其耐污闪性能不断下降,直观表现为硅橡胶伞裙憎水性能的降低,为了保证电力系统的稳定运行,需要定期检测复合绝缘子的憎水性,将严重老化的绝缘子退出电力系统的运行。常用的憎水性检测方法为喷水分级法,但传统的喷水分级法存在较强的人为主观性,为了克服这个缺点,很多学者将喷水分级法与图像处理技术相结合,提取出喷水图像中的水珠/水迹特征,利用相关数学模型对憎水性等级进行判定,但该技术方法在实际应用中仍存在很多不足,因此为了进一步研究复合绝缘子的憎水性判定,提高检测的准确率,进行了如下研究工作:（1）将试验得到的各憎水性等级复合绝缘子喷水图像样本进行灰度化、自适应直方图均衡化以及同态滤波等增强处理,突出水迹的边缘细节,选择Canny算子边缘检测与自适应阈值分割算法,结合形态学算法修正,获取水珠/水迹二值图像,并分析算法的优缺点。（2）提出一种基于一致性测度分布区间的喷水图像处理方法选择判据,针对不同工况的绝缘子喷水图像,求取图像经过增强处理后的纹理一致性测度值,据此选择最佳算法提取出水迹的二值图像,采用Blob分析提取憎水性特征,并将其作为输入量分别基于BP神经网络、贝叶斯分类器与支持向量机构建憎水性分类模型,试验结果表明,支持向量机优于其他两种模型,最高识别准确率可达97.1%。（3）在数字图像处理机器分类的基础上,结合深度卷积神经网络模型与迁移学习进行憎水性识别,以未经裁剪的原始喷水图像作为输入,通过卷积层、池化层等逐层提取图像特征,利用绝缘子喷水样本数据集训练网络,最终完成了基于深度学习的绝缘子憎水性等级判定,识别准确率最高为94.8%,能够实现复合绝缘子憎水性的在线检测。
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