无人机巡线电力设备故障的视觉检测技术
| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-19页 |
| 1.1 选题背景和研究意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状及发展动态 | 第11-16页 |
| 1.2.1 电力设备故障检测技术 | 第11-13页 |
| 1.2.2 无人机巡航、巡线中的图像处理技术 | 第13-16页 |
| 1.3 本文主要研究工作及技术路线 | 第16-17页 |
| 1.4 论文结构安排 | 第17-19页 |
| 第二章 电力设备常见故障类型及故障图像区分 | 第19-28页 |
| 2.1 概述 | 第19-20页 |
| 2.2 常见故障类型 | 第20-22页 |
| 2.2.1 金具锈蚀故障 | 第20-21页 |
| 2.2.2 绝缘子破损故障 | 第21-22页 |
| 2.3 故障图像区分 | 第22-27页 |
| 2.3.1 颜色空间理论 | 第23-25页 |
| 2.3.2 基于相似性度量的故障图像区分 | 第25-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 电力设备故障图像灰度化及预处理 | 第28-42页 |
| 3.1 图像灰度化方法 | 第28-31页 |
| 3.1.1 分量灰度法 | 第28-30页 |
| 3.1.2 平均值灰度法 | 第30-31页 |
| 3.2 改进超绿色法 | 第31-35页 |
| 3.3 故障图像预处理 | 第35-41页 |
| 3.3.1 直方图均衡化 | 第36-37页 |
| 3.3.2 中值滤波 | 第37-39页 |
| 3.3.3 图像锐化 | 第39-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 电力设备故障图像分割及形态学处理 | 第42-60页 |
| 4.1 图像分割概述 | 第42-43页 |
| 4.2 故障图像分割 | 第43-53页 |
| 4.2.1 直方图阈值分割 | 第43-45页 |
| 4.2.2 迭代法阈值分割 | 第45-47页 |
| 4.2.3 最大类间方差分割 | 第47-50页 |
| 4.2.4 RGB分量约束分割 | 第50-53页 |
| 4.3 分割实验结果分析 | 第53-55页 |
| 4.4 形态学处理 | 第55-58页 |
| 4.4.1 形态学基础运算 | 第55-58页 |
| 4.4.2 孔洞填充 | 第58页 |
| 4.5 本章小结 | 第58-60页 |
| 第五章 电力设备故障状态判断及故障标识 | 第60-75页 |
| 5.1 金具锈蚀故障判断 | 第60-64页 |
| 5.1.1 锈蚀区域标识 | 第60-62页 |
| 5.1.2 金具锈蚀故障实验结果分析 | 第62-64页 |
| 5.1.3 金具锈蚀故障识别时间分析 | 第64页 |
| 5.2 绝缘子破损故障判断 | 第64-74页 |
| 5.2.1 连通区域筛选 | 第64-66页 |
| 5.2.2 双边轮廓差分匹配 | 第66-73页 |
| 5.2.3 绝缘子破损故障实验结果分析 | 第73-74页 |
| 5.3 本章小结 | 第74-75页 |
| 第六章 总结和展望 | 第75-77页 |
| 6.1 全文总结 | 第75-76页 |
| 6.1.1 工作总结 | 第75-76页 |
| 6.1.2 主要创新点及贡献 | 第76页 |
| 6.2 研究展望 | 第76-77页 |
| 致谢 | 第77-78页 |
| 参考文献 | 第78-82页 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 | 第82-83页 |
