计算机视觉技术在隔离开关运行状态检测中的应用研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 隔离开关状态检测的研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 计算机视觉技术及其在智能变电站的应用 | 第9-10页 |
| 1.3 本文研究内容和结构安排 | 第10-12页 |
| 2 高压隔离开关及系统架构设计 | 第12-21页 |
| 2.1 高压隔离开关的作用及分类 | 第12-13页 |
| 2.1.1 高压隔离开关简介 | 第12页 |
| 2.1.2 高压隔离开关的结构和类型 | 第12-13页 |
| 2.2 高压隔离开关状态与故障分析 | 第13-15页 |
| 2.2.1 高压隔离开关运行状态分析 | 第13-14页 |
| 2.2.2 高压隔离开关常规故障类型 | 第14-15页 |
| 2.3 系统整体框架设计 | 第15-21页 |
| 2.3.1 检测系统结构设计 | 第15-17页 |
| 2.3.2 实验环境配置 | 第17-18页 |
| 2.3.3 系统主要流程设计 | 第18-21页 |
| 3 高压隔离开关图像预处理 | 第21-31页 |
| 3.1 图像灰度化 | 第21-22页 |
| 3.2 图像增强 | 第22-26页 |
| 3.2.1 灰度变换 | 第22-25页 |
| 3.2.2 直方图修正 | 第25-26页 |
| 3.3 图像去噪 | 第26-28页 |
| 3.3.1 邻域平均法 | 第26-27页 |
| 3.3.2 中值滤波法 | 第27-28页 |
| 3.4 图像分割 | 第28-30页 |
| 3.5 图像形态学运算 | 第30-31页 |
| 3.5.1 腐蚀和膨胀运算 | 第30页 |
| 3.5.2 开运算和闭运算 | 第30-31页 |
| 4 高压隔离开关检测算法 | 第31-54页 |
| 4.1 角点检测 | 第31-36页 |
| 4.1.1 Harris角点检测算法 | 第31-34页 |
| 4.1.2 SUSAN角点检测算法 | 第34-35页 |
| 4.1.3 角点检测算法比较 | 第35-36页 |
| 4.2 直线检测算法 | 第36-46页 |
| 4.2.1 边缘检测 | 第36-39页 |
| 4.2.2 轮廓提取 | 第39-41页 |
| 4.2.3 霍夫直线变换 | 第41-46页 |
| 4.3 特征匹配提取与特征匹配算法 | 第46-52页 |
| 4.3.1 SURF算法 | 第46-48页 |
| 4.3.2 特征点匹配 | 第48-50页 |
| 4.3.3 改进的SURF算法 | 第50-51页 |
| 4.3.4 改进后的SURF算法对比 | 第51-52页 |
| 4.4 高压隔离开关状态检测算法比较 | 第52-54页 |
| 5 系统运行测试 | 第54-58页 |
| 6 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 总结 | 第58页 |
| 6.2 展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 致谢 | 第63页 |
