【摘 要】
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绝缘子作为电气化铁路接触网中的常用的重要绝缘部件,在铁路系统中的作用是悬挂并保持悬挂装置带电部分与绝缘部分电隔离,它不但承受本身的工作电压和各种过电压,还承担着接触悬挂和支撑结构的重量及天气影响所产生的机械负荷。因此,绝缘子的绝缘性能好坏,对铁路接触网的供电正常与否影响很大。长期的疲劳磨损和周围环境恶劣引起的自爆、破损等缺陷导致其绝缘性能下降,进而发生放电的现象（即表现为闪络）,这种现象所引起的变
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绝缘子作为电气化铁路接触网中的常用的重要绝缘部件,在铁路系统中的作用是悬挂并保持悬挂装置带电部分与绝缘部分电隔离,它不但承受本身的工作电压和各种过电压,还承担着接触悬挂和支撑结构的重量及天气影响所产生的机械负荷。因此,绝缘子的绝缘性能好坏,对铁路接触网的供电正常与否影响很大。长期的疲劳磨损和周围环境恶劣引起的自爆、破损等缺陷导致其绝缘性能下降,进而发生放电的现象（即表现为闪络）,这种现象所引起的变电所断电严重影响着列车的安全稳定运行,因此,绝缘子的绝缘性能必须得到保障。传统的人工识别存在工作量大、实时性差和准确性差等缺点,故如何快速准确地实现电气化铁路绝缘子缺陷识别的精度和速度就显得极其重要。本文利用图像处理技术对4C装置采集到的27.5k V电气化铁路棒式绝缘子图片实现其缺陷的智能识别。论文的主要工作有:首先,应对绝缘子图像的采集需求,研究与分析了电气化铁路接触网悬挂状态检测监测装置（4C）的传感器、补光灯光源等具体硬件设备的实际情况并了解了绝缘子成像原理,之后根据绝缘子缺陷识别原理介绍了本文基于图像处理的算法流程。接着,绝缘子图像在采集的过程中,会因工业相机的光电转换过程和周围环境产生椒盐噪声,故需对采集到的原始绝缘子图像进行滤波处理。椒盐噪声的幅值近似服从随机分布,待去噪图像中既存在干净点,也存在噪声点,针对中值滤波算法可去除椒盐噪声所带来的虚假边缘,提出改进快速导向滤波算法,即用中值去噪函数fmedian替代快速导向滤波算法中的均值函数fmean,此种改进具有较好的边缘细节特征保持功能,有利于后续绝缘子的特征提取及提高绝缘子表面缺陷识别的准确性。其次,分析了Canny边缘检测算法和BP神经网络算法的特性,结合改进Canny边缘检测和Hough变换直线检测算法对绝缘子区域进行定位,有效避免了因Canny算法漏检部分像素点而造成的误定位;得到只含绝缘子的图像后,针对BP神经网络算法容易收敛于局部最小值及目前绝缘子识别准确率较低的问题,提出了一种基于改进遗传BP神经网络算法（GA-BP）的绝缘子识别方法。在改进GA-BP算法中,采用鲍威尔-比厄共轭梯度法（Powell-Beale）不断更新GA-BP算法中的阈值和权值,提升了GA-BP网络的收敛速度,最终实现绝缘子识别,提高绝缘子识别的准确度。最后,本文利用棒式绝缘子伞裙的规则形状分布,分别统计每张绝缘子图像的水平和垂直方向的像素,并计算出每张绝缘子图像中绝缘子的长度直径比和伞裙面积,再利用相机标定结果的转换值,使其转化后的绝缘子长度直径比和伞裙面积作为绝缘子表面缺陷的判断标准,最终实现棒式绝缘子缺陷状态及发生缺陷位置的确定。仿真实验结果表明,本文提出的棒式绝缘子表面缺陷识别系统能够准确识别绝缘子破损、自爆缺陷,有效提高了绝缘子表面缺陷识别的准确率,可为接触网检修工人提供可靠的依据。
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