导读:本文包含了绝缘子破损检测论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:绝缘子串,图像处理,分类决策,破损检测
绝缘子破损检测论文文献综述
王政,祝志磊[1]（2018）在《一种绝缘子串外轮廓破损图像检测方法》一文中研究指出绝缘子串外轮廓破损将会给线路安全运行带来影响。本文通过图像检测的方法实现对外轮廓破损的检测。首先进行图像灰度化以及图像去噪处理,对图像初步分割。其次对绝缘子串进行先验性判别。采用分类决策的方法提取绝缘子串外轮廓二值图像。最后,采用扫描法对绝缘子串外轮廓二值图进行检测。结果表明,本方法能成功识别绝缘子串外轮廓破损,具有一定的现实意义。(本文来源于《数码世界》期刊2018年12期）
潘影丽[2]（2018）在《基于机器视觉的接触网绝缘子破损检测技术研究》一文中研究指出随着我国电气化铁路的发展,随之增多的电气化铁路建设,以及对速度的要求不断加快,因此对电气化铁路安全运行的要求也越来越高。绝缘子是电气化铁路接触网支持悬挂装置中的重要部件,其状态的好坏是电气化铁路安全运行的前提。由于电气化铁路接触网绝缘子工作环境需要长时间暴露在户外,并承受着机车运行时带来的机械张力、电气闪络以及材料长时间老化等问题,因此绝缘子会出现不同程度的破损。如果不及时对绝缘子进行检测并更换,将导致不可预料的事故和巨大的经济损失。目前,传统的检测技术都需要人为现场进行实时监控,并且效率低、准确性差。因此本文将机器视觉技术引入到接触网绝缘子的检测中,以机器视觉技术代替人眼对绝缘子状态实现智能化检测,有助于提高检测效率,保障电力机车安全运行。本文以接触网绝缘子为研究对象,结合机器视觉相关技术,以实现电气化铁路接触网绝缘子自动、高效检测为目标,深入的研究绝缘子破损检测技术。若要实现绝缘子状态的精确检测,就需要准确识别出待检测的绝缘子。在识别过程中,提出了基于双目视觉的识别定位方法。首先利用模板特征匹配的方法,通过SURF算法进行绝缘子特征检测和描述,用以识别目标;在完成目标识别的基础上,根据双目视觉原理结合摄像机标定获得参数,恢复目标的叁维信息进行定位。在破损检测过程中,为了突出破损特征提高检测准确率,使用小波变换原理增强目标,即利用小波分解与重构原理对检测目标图像进行多尺度分解,将图像进行分解成高、低不同分量,保留低频子图像并对高频子图像进行维纳滤波和小波阈值滤波处理,减少干扰信息,再将各个分量进行重构最终得到图像清晰边缘信息,根据破损特征进行检测。针对接触网绝缘子破损检测存在识别、定位和检测等问题,分析提出了基于双目立体视觉结合SURF算法的识别定位方法,并提出了一种小波变换增强的方法,利用小波分解与重构特性结合维纳滤波增强破损特征。最后结合所有研究内容通过Visual Studio2013和OpenCV软件平台,设计和实现了接触网绝缘子视觉识别检测系统。系统最终实现对待检测绝缘子的识别定位,完成了对识别定位后绝缘子掉串和裂纹检测。通过对系统进行实验测试,验证了本文研究内容的正确性以及系统的可行性,为电气化铁路接触网绝缘子的破损检测技术研究提供了一定的理论基础。(本文来源于《兰州交通大学》期刊2018-04-01）
苗向鹏[3]（2017）在《基于图像处理的接触网绝缘子识别与破损检测》一文中研究指出伴随着我国铁路建设以及运营事业的发展,铁路运输不仅承载着我国经济的命脉,而且采用电气化的铁路运输,具备环保、高效的特点。尤其是近年来雾霾天气严重影响我国各大城市,绿色出行成为一种趋势。今年政府工作报告中提出坚决打好蓝天保卫战,这就更加体现了铁路交通出行绿色环保的优势。铁路的安全运营,需要牵引供电系统正常运行来提供保障,因此确保牵引供电系统的稳定运行十分重要。由于我国铁路里程较长,且大多处于室外环境中,所以单单靠人工巡检已无法满足铁路的发展需求。近年来图像识别技术,尤其是深度学习和机器学习的快速发展,在图像识别、图像分类等领域取得了巨大突破。图像技术的发展,也为非接触式接触网故障检测,提供了新的思路。本文采用图像处理和深度卷积网络的方法,定位出图像中绝缘子的位置,并采用图像局部膨胀与动态阈值二值化相结合的算法,检测绝缘子破损。由于目前对接触网绝缘子研究比较分散,没有现成的绝缘子样本库,用来训练分类算法或者卷积神经网络,所以本文首先对12000张检测车采集到的原始图像数据,进行标记和处理,并制作成不同尺度的正负样本集。其次,训练传统的Adaboost级联分类器和SVM分类器,使用训练后获得的模型对原始图像中的绝缘子进行识别并截取。实验表明该方法对绝缘子的识别率只有52.7%,无法达到对识别率的要求。在此基础之上运用深度学习的方法,采用Caffe开源框架中的CafffeNet模型,并优化模型参数,然后使用训练得到的模型文件,分类绝缘子。经过测试发现,该方法在测试时的识别率高达99.8%,这种识别率可以满足对绝缘子识别的要求。最终使用该方法将识别出来的绝缘子,从原始图片上截取下来并保存,用来检测故障的绝缘子。最后采用模板匹配的算法和图像局部膨胀与动态阈值的二值化处理相结合的方法,对绝缘子破损进行检测试验。对实验结果对比发现,采用图像局部膨胀与动态阈值的二值化相结合的方法具有较好的效果,能够很好地区分出破损绝缘子。该方法可以为接触网绝缘子故障的破损识别,提供一种基于图像处理的解决思路,在一定程度上解决人工绝缘子破损检测困难的问题。(本文来源于《西南交通大学》期刊2017-05-01）
张菲[4]（2016）在《基于图像处理的悬式绝缘子串外力破损检测算法研究》一文中研究指出绝缘子所处的环境复杂多变,再加上长时间强电场和机械负荷的影响以及绝缘子本身质量、结构的制约、人为的破坏,很容易发生自爆和破损事故。如果这些破损故障不及时被检测并对绝缘子进行更换,将会导致严重的电网事故。所以,对绝缘子实现破损检测有着及其重要的意义。本文以玻璃和瓷质绝缘子为研究对象,建立了绝缘子串破损检测系统的总体方案设计,将本文的算法嵌入到系统中的智能视频分析模块中,完成对绝缘子的识别和检测;采用图像预处理如灰度化、图像增强和图像去噪等方法提高图像识别效果,对比了全域线性变换和全域非线性变换两种图像增强方法的处理效果,对比了33′窗口和55′窗口的中值滤波效果;研究了4种天气模式下绝缘子串的最优分割算法,并结合绝缘子串的形状特征实现对绝缘子串的定位和识别;分析了两种绝缘子串的破损检测方法,对于玻璃绝缘子的自爆破损,采用匹配灰度直方图的方法检测,对于瓷质绝缘子边缘破损,采用提取边缘曲线与标准拟合曲线进行差分达到检测破损的目的;最后利用模拟现场环境拍摄的破损绝缘子串图像对算法功能进行验证。结果表明,本文提出的绝缘子串外力破损检测算法能够实时、准确地定位出绝缘子串的破损处。(本文来源于《西安工程大学》期刊2016-05-25）
廖圣龙,安居白[5]（2016）在《输电线路对绝缘子破损航拍图像检测仿真》一文中研究指出绝缘子的破损对输电线路的安全运行有很大的影响,为了尽快发现破损的绝缘子,需要一种准确的高效的绝缘子破损检测方法,然而航拍图像的复杂背景以及不同的绝缘子种类会极大的增加了检测难度,传统的检测方法很难达到需要的检测准确度,为解决上述问题提出了一种局部特征和直线拟合的检测方法。首先提取绝缘子的局部特征,并通过特征匹配将航拍图像中的绝缘子分割出来,然后对绝缘子中提取出来的特征点进行直线拟合,获得图像中绝缘子的倾斜角度,最后对矫正后的绝缘子区域进行垂直投影,根据投影的结果可以判断是否破损以及破损位置。实验结果证明,算法能够准确的排除背景干扰,准确检测出绝缘子的破损情况。(本文来源于《计算机仿真》期刊2016年04期）
黄新波,张菲[6]（2015）在《基于曲线拟合的悬式绝缘子串外力破损检测技术》一文中研究指出为了减少因绝缘子串外力破损给输电线路运行带来的严重影响,提高线路运行维护水平,文中提出一种将差分法和曲线拟合法相结合的悬式绝缘子串外力破损检测方法。其以截取的视频流中绝缘子串的单帧图像为研究对象,通过Canny算子提取出绝缘子串的边缘,运用曲线拟合的方法将提取出的边缘拟合成标准的光滑曲线,将提取出的边缘曲线与拟合的标准曲线进行差分,通过差值来判断绝缘子是否处于完好状态。仿真结果表明,该方法较传统的基于背景差分法的绝缘子串破损检测法运行速度更快,且能准确地定位出绝缘子串的破损处。(本文来源于《高压电器》期刊2015年11期）
张菲[7]（2015）在《基于图像处理的悬式绝缘子串破损检测技术》一文中研究指出为了减少因绝缘子串外力破损给输电线路运行带来的严重影响,提高线路运行维护水平,提出了一种将差分法和曲线拟合法相结合的悬式绝缘子串外力破损检测方法。该方法以截取的视频流中绝缘子串的单帧图像为研究对象,通过Canny算子提取出绝缘子串的边缘,运用曲线拟合的方法将提取出的边缘拟合成标准的光滑曲线,将提取出的边缘曲线与拟合的标准曲线进行差分,通过差值来判断绝缘子是否处于完好状态。仿真结果表明,该方法较传统的基于背景差分法的绝缘子串破损检测法运行速度更快,并且能够准确地定位出绝缘子串的破损处。(本文来源于《电力与能源》期刊2015年01期）
张桂南,刘志刚[8]（2014）在《基于角点匹配与谱聚类的接触网绝缘子破损/夹杂异物故障检测》一文中研究指出立足铁路总公司制定的6C系统标准,基于Harris角点与谱聚类实现了绝缘子的抗旋转匹配和故障检测。首先对选取的模板图像及待检测图像分别进行Harris角点检测,使用序贯相似性检测算法(SSDA)算法匹配角点;然后对匹配后的角点进行模糊聚类并提取聚类中心,利用CV(Chan_Vese)模型提取绝缘子轮廓;接着利用离散余弦变换对绝缘子图像故障信息增强并对其边缘检测;最终对边缘点进行谱聚类实现绝缘子的破损/夹杂异物故障判断。实验结果表明:该方法能够较好地实现抗旋转匹配,精准提取绝缘子轮廓和诊断故障。(本文来源于《仪器仪表学报》期刊2014年06期）
刘文霞,徐玉琴,王胜辉,潘雄[9]（2012）在《基于链码分析的破损绝缘子串检测方法》一文中研究指出论文采用了图像增强、去噪、锐化、阈值分割、形态学和边缘提取等算法对绝缘子航拍图像进行了预处理,提出了对经过预处理的航拍破损绝缘子串图像进行故障检测和识别的方法,即应用MATLAB数字图像处理工具箱根据绝缘子串图像的形态特征对其进行预处理、链码的计算及模糊划分来检测破损绝缘子串的瓷片脱落故障并分析其故障程度,测试证明了论文所提方法的可行性和有效性。(本文来源于《2012年云南电力技术论坛论文集（文摘部分）》期刊2012-09-25）
刘文霞,徐玉琴,王胜辉,潘雄[10]（2012）在《基于链码分析的破损绝缘子串检测方法》一文中研究指出论文采用了图像增强、去噪、锐化、阈值分割、形态学和边缘提取等算法对绝缘子航拍图像进行了预处理,提出了对经过预处理的航拍破损绝缘子串图像进行故障检测和识别的方法,即应用MATLAB数字图像处理工具箱根据绝缘子串图像的形态特征对其进行预处理、链码的计算及模糊划分来检测破损绝缘子串的瓷片脱落故障并分析其故障程度,测试证明了论文所提方法的可行性和有效性。(本文来源于《2012年云南电力技术论坛论文集》期刊2012-09-25）
绝缘子破损检测论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
随着我国电气化铁路的发展,随之增多的电气化铁路建设,以及对速度的要求不断加快,因此对电气化铁路安全运行的要求也越来越高。绝缘子是电气化铁路接触网支持悬挂装置中的重要部件,其状态的好坏是电气化铁路安全运行的前提。由于电气化铁路接触网绝缘子工作环境需要长时间暴露在户外,并承受着机车运行时带来的机械张力、电气闪络以及材料长时间老化等问题,因此绝缘子会出现不同程度的破损。如果不及时对绝缘子进行检测并更换,将导致不可预料的事故和巨大的经济损失。目前,传统的检测技术都需要人为现场进行实时监控,并且效率低、准确性差。因此本文将机器视觉技术引入到接触网绝缘子的检测中,以机器视觉技术代替人眼对绝缘子状态实现智能化检测,有助于提高检测效率,保障电力机车安全运行。本文以接触网绝缘子为研究对象,结合机器视觉相关技术,以实现电气化铁路接触网绝缘子自动、高效检测为目标,深入的研究绝缘子破损检测技术。若要实现绝缘子状态的精确检测,就需要准确识别出待检测的绝缘子。在识别过程中,提出了基于双目视觉的识别定位方法。首先利用模板特征匹配的方法,通过SURF算法进行绝缘子特征检测和描述,用以识别目标;在完成目标识别的基础上,根据双目视觉原理结合摄像机标定获得参数,恢复目标的叁维信息进行定位。在破损检测过程中,为了突出破损特征提高检测准确率,使用小波变换原理增强目标,即利用小波分解与重构原理对检测目标图像进行多尺度分解,将图像进行分解成高、低不同分量,保留低频子图像并对高频子图像进行维纳滤波和小波阈值滤波处理,减少干扰信息,再将各个分量进行重构最终得到图像清晰边缘信息,根据破损特征进行检测。针对接触网绝缘子破损检测存在识别、定位和检测等问题,分析提出了基于双目立体视觉结合SURF算法的识别定位方法,并提出了一种小波变换增强的方法,利用小波分解与重构特性结合维纳滤波增强破损特征。最后结合所有研究内容通过Visual Studio2013和OpenCV软件平台,设计和实现了接触网绝缘子视觉识别检测系统。系统最终实现对待检测绝缘子的识别定位,完成了对识别定位后绝缘子掉串和裂纹检测。通过对系统进行实验测试,验证了本文研究内容的正确性以及系统的可行性,为电气化铁路接触网绝缘子的破损检测技术研究提供了一定的理论基础。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
绝缘子破损检测论文参考文献
[1].王政,祝志磊.一种绝缘子串外轮廓破损图像检测方法[J].数码世界.2018
[2].潘影丽.基于机器视觉的接触网绝缘子破损检测技术研究[D].兰州交通大学.2018
[3].苗向鹏.基于图像处理的接触网绝缘子识别与破损检测[D].西南交通大学.2017
[4].张菲.基于图像处理的悬式绝缘子串外力破损检测算法研究[D].西安工程大学.2016
[5].廖圣龙,安居白.输电线路对绝缘子破损航拍图像检测仿真[J].计算机仿真.2016
[6].黄新波,张菲.基于曲线拟合的悬式绝缘子串外力破损检测技术[J].高压电器.2015
[7].张菲.基于图像处理的悬式绝缘子串破损检测技术[J].电力与能源.2015
[8].张桂南,刘志刚.基于角点匹配与谱聚类的接触网绝缘子破损/夹杂异物故障检测[J].仪器仪表学报.2014
[9].刘文霞,徐玉琴,王胜辉,潘雄.基于链码分析的破损绝缘子串检测方法[C].2012年云南电力技术论坛论文集（文摘部分）.2012
[10].刘文霞,徐玉琴,王胜辉,潘雄.基于链码分析的破损绝缘子串检测方法[C].2012年云南电力技术论坛论文集.2012