基于图像分析的复合绝缘子憎水性诊断方法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-14页 |
| ·选题背景及意义 | 第9-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·论文的主要工作 | 第13-14页 |
| 第2章 复合绝缘子憎水性检测方法分析 | 第14-26页 |
| ·复合绝缘子的结构特性 | 第14-15页 |
| ·复合绝缘子的防污闪特性 | 第15-17页 |
| ·复合绝缘子憎水性检测技术现状 | 第17-24页 |
| ·静态接触角法 | 第17-18页 |
| ·低分子萃取法 | 第18-19页 |
| ·喷水分级法 | 第19-21页 |
| ·指示函数法 | 第21-24页 |
| ·本文复合绝缘子憎水性的诊断方法 | 第24-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第3章 复合绝缘子憎水性图像的预处理 | 第26-35页 |
| ·基于局部直方图均衡化的图像增强 | 第26-30页 |
| ·直方图均衡化 | 第26-28页 |
| ·局部直方图均衡化 | 第28-30页 |
| ·基于自适应的图像中值滤波 | 第30-34页 |
| ·中值滤波 | 第31-32页 |
| ·自适应中值滤波 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 第4章 复合绝缘子憎水性图像的分割 | 第35-43页 |
| ·最大类间方差阈值分割原理 | 第35-37页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第37-38页 |
| ·基于最大类间方差的遗传图像分割算法 | 第38-42页 |
| ·本章小结 | 第42-43页 |
| 第5章 复合绝缘子憎水性图像的识别 | 第43-53页 |
| ·复合绝缘子憎水性图像特征码的提取 | 第43-48页 |
| ·基于 GUI 的复合绝缘子憎水性图像分析 | 第48-52页 |
| ·GUI 简介 | 第48-49页 |
| ·GUI 设计流程 | 第49-51页 |
| ·GUI 设计结果 | 第51-52页 |
| ·本章小结 | 第52-53页 |
| 第6章 复合绝缘子憎水性分级方法的研究 | 第53-63页 |
| ·BP 神经网络算法 | 第53-55页 |
| ·改进的 BP 网络算法 | 第55-56页 |
| ·基于改进的 BP 网络的憎水性分级设计 | 第56-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第7章 结论和展望 | 第63-65页 |
| ·研究结论 | 第63页 |
| ·前景展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 附录 | 第69页 |
