| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-21页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-20页 |
| 1.2.1 复合绝缘子憎水性传统检测方法 | 第11-18页 |
| 1.2.2 基于图像处理的智能憎水性等级判断方法 | 第18-19页 |
| 1.2.3 复合绝缘子憎水性的带电检测系统 | 第19-20页 |
| 1.3 论文主要研究内容 | 第20-21页 |
| 第2章 复合绝缘子图像采集硬件系统设计 | 第21-31页 |
| 2.1 概述 | 第21页 |
| 2.2 系统结构与工作原理 | 第21-22页 |
| 2.3 系统硬件设计 | 第22-25页 |
| 2.3.1 无线遥控器硬件设计 | 第22页 |
| 2.3.2 喷水装置硬件设计 | 第22-23页 |
| 2.3.3 图像采集装置电源设计 | 第23-25页 |
| 2.4 系统控制软件设计 | 第25页 |
| 2.4.1 无线遥控器软件设计 | 第25页 |
| 2.4.2 喷水装置软件设计 | 第25页 |
| 2.5 系统性能评价 | 第25-29页 |
| 2.5.1 无线遥控器丢包率测试 | 第25-26页 |
| 2.5.2 塔上装置功耗计算 | 第26-27页 |
| 2.5.3 图像清晰度 | 第27页 |
| 2.5.4 系统硬件装置的安全性和可靠性 | 第27-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-31页 |
| 第3章 复合绝缘子憎水性图像预处理与分级研究 | 第31-45页 |
| 3.1 概述 | 第31页 |
| 3.2 基于NSCT与Retinex模型的图像增强与自适应去噪 | 第31-38页 |
| 3.2.1 NSCT变换 | 第32-33页 |
| 3.2.2 基于Retinex理论的复合绝缘子图像增强 | 第33-36页 |
| 3.2.3 基于NSCT与Retinex理论的图像增强与自适应去噪的实现 | 第36-38页 |
| 3.3 基于形态学处理的图像分割 | 第38-41页 |
| 3.3.1 形态学处理基本方法 | 第39-40页 |
| 3.3.2 基于形态学的图像分割 | 第40-41页 |
| 3.4 联合SVM与多重分形的憎水性分级 | 第41-43页 |
| 3.5 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 复合绝缘子憎水性等级识别软件设计 | 第45-60页 |
| 4.1 MATLAB与VC++混合编程 | 第45-46页 |
| 4.2 软件总体设计 | 第46-48页 |
| 4.2.1 软件设计思想 | 第46页 |
| 4.2.2 软件功能设计 | 第46-48页 |
| 4.2.3 软件结构设计 | 第48页 |
| 4.3 软件功能实现 | 第48-56页 |
| 4.3.1 图片读取 | 第48-49页 |
| 4.3.2 主观判别功能实现 | 第49-50页 |
| 4.3.3 客观判别功能实现 | 第50-54页 |
| 4.3.4 其它功能实现 | 第54-56页 |
| 4.4 软件功能测试与评价 | 第56-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-60页 |
| 结论与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附录A 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第68页 |
