首页--工业技术论文--电工技术论文--电工材料论文--绝缘材料、电介质及其制品论文--绝缘子和套管论文

基于无人机视觉的绝缘子缺陷识别检测研究

摘要第8-9页
Abstract第9-10页
1 前言第11-17页
    1.1 研究背景第11-12页
    1.2 研究的目的与意义第12-14页
    1.3 国内外研究现状第14-16页
    1.4 本文主要研究内容及结构安排第16页
    1.5 本章小结第16-17页
2 基于图像特征点的绝缘子缺陷识别第17-33页
    2.1 绝缘子缺陷特征简介第17-18页
    2.2 RGB空间转换到Lab空间第18-21页
    2.3 绝缘子图像的图像分割第21-28页
        2.3.1 分割拍摄图像中的绝缘子第21-25页
        2.3.2 数学形态学及去噪处理第25-26页
        2.3.3 分割结果的连通域面积滤波第26-28页
    2.4 绝缘子特征的检测与定位第28-32页
        2.4.1 最小二乘法拟合图像第28-29页
        2.4.2 构建数学模型定位绝缘子串第29-31页
        2.4.3 绝缘子缺陷检测第31-32页
    2.5 本章小结第32-33页
3 基于SIFT的绝缘子缺陷识别第33-43页
    3.1 SIFT特征提取第33-36页
        3.1.1 尺度不变特征变换算法简介第33页
        3.1.2 构建尺度空间第33-34页
        3.1.3 空间极值点检测第34-35页
        3.1.4 特征点方向分配第35-36页
        3.1.5 关键点特征描述第36页
    3.2 绝缘子PCA-SIFT特征提取第36-38页
        3.2.1 生成尺度空间与确定特征点第36页
        3.2.2 主成分分析第36-37页
        3.2.3 构造PCA-SIFT特征点描述算子第37-38页
    3.3 无人机图像的绝缘子检测第38-41页
        3.3.1 基于SVM的识别第38-40页
        3.3.2 基于RANSAC的优化第40-41页
    3.4 绝缘子缺陷检测第41-42页
    3.5 本章小结第42-43页
4 算法效果测试与分析第43-54页
    4.1 测试环境第43-44页
    4.2 绝缘子缺陷识别算法效果比较第44-51页
        4.2.1 边缘检测算法的识别测试第44-45页
        4.2.2 基于特征点的缺陷识别测试第45-48页
        4.2.3 基于PCA-SIFT的缺陷识别测试第48-51页
    4.3 三种方法的比较分析第51-53页
    4.4 本章小结第53-54页
5 结论与展望第54-56页
    5.1 全文工作总结第54页
    5.2 未来工作展望第54-56页
致谢第56-57页
参考文献第57-62页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第62页

论文共62页,点击 下载论文
上一篇:DNA甲基化抑制剂对脂多糖诱导的急性呼吸窘迫综合征的保护作用及机制研究
下一篇:急性高血压脑出血患者血浆CXCL12水平与脑水肿的相关性研究