基于機(jī)器視覺(jué)的互感器表面缺陷檢測(cè)技術(shù)研究.pdf

1、電流互感器在電能計(jì)量、電流監(jiān)測(cè)和繼電保護(hù)等方面有著廣泛的應(yīng)用。但在電流互感器生產(chǎn)過(guò)程中，由于一些不確定的因素會(huì)造成互感器外表面硬質(zhì)塑料出現(xiàn)裂隙、破損等缺陷，容易引起漏電或電弧擊穿，給人們的生命和財(cái)產(chǎn)造成極大的安全隱患。因此對(duì)電流互感器表面的完整性的檢測(cè)就顯得尤為重要。目前低壓電流互感器表面缺陷檢測(cè)主要是采用滲透法等傳統(tǒng)接觸式檢測(cè)方法，需要依賴人工離線檢定，無(wú)法滿足我國(guó)電網(wǎng)公司提出的全自動(dòng)化、全電子化、全信息化的無(wú)人化互感器檢測(cè)要求。針對(duì)

2、上述問(wèn)題，開(kāi)展基于機(jī)器視覺(jué)的非接觸式檢測(cè)技術(shù)研究。以低壓電流互感器表面缺陷（裂紋、污漬、破損）為研究對(duì)象，對(duì)各種缺陷的檢測(cè)識(shí)別方法進(jìn)行研究。
　　為了能夠準(zhǔn)確清晰的提取缺陷，首先對(duì)采集的圖像噪聲特點(diǎn)進(jìn)行分析，通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)濾波算法進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證，選用雙邊濾波算法對(duì)電流互感器圖像進(jìn)行濾波處理。重點(diǎn)研究了缺陷的分割提取算法，針對(duì)傳統(tǒng)閾值分割算法對(duì)圖像灰度值變化靈敏度低的問(wèn)題，提出以最大信息增益為準(zhǔn)則來(lái)求取最優(yōu)閾值的改進(jìn)最大熵圖像分割算法。該

3、算法對(duì)灰度值突變不明顯的缺陷區(qū)域更加敏感，可準(zhǔn)確的分割目標(biāo)并保留重要信息。
　　通過(guò)對(duì)低壓電流互感器表面存在的各種缺陷進(jìn)行樣本統(tǒng)計(jì)和試驗(yàn)分析，選取面積、周長(zhǎng)、圓形度、長(zhǎng)寬比等特征參量作為缺陷的分類(lèi)屬性，同時(shí)，針對(duì)形態(tài)極其相似的裂紋與劃痕缺陷，對(duì)其形成機(jī)理進(jìn)行深入分析，提出了基于8鄰域的分叉數(shù)計(jì)算方法，利用該方法計(jì)算的節(jié)點(diǎn)分叉數(shù)作為主特征能有效區(qū)分裂紋與劃痕，然后基于特征參數(shù)構(gòu)建二叉決策樹(shù)分類(lèi)器對(duì)互感器表面缺陷進(jìn)行識(shí)別，可實(shí)現(xiàn)不同損