基于图像分割的变电站电气设备故障自动检测
| 摘要 | 第1-3页 |
| ABSTRACT | 第3-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·课题的来源及意义 | 第7-8页 |
| ·国内外的研究现状和发展趋势 | 第8-12页 |
| ·电力设备故障检测的国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·电力系统红外检测的国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·发展趋势 | 第11-12页 |
| ·本文的主要工作 | 第12-13页 |
| 2 红外检测技术的基本原理及其在电力系统中的应用 | 第13-21页 |
| ·红外检测技术的基本原理 | 第13-15页 |
| ·红外辐射原理 | 第13页 |
| ·常用的红外检测设备 | 第13-14页 |
| ·红外检测影响因素分析 | 第14-15页 |
| ·电力设备故障概述 | 第15-19页 |
| ·电力设备故障的发展及演变 | 第15-16页 |
| ·电力设备的热缺陷 | 第16-17页 |
| ·电力设备热缺陷类型 | 第17-19页 |
| ·变电站电气设备红外自动巡检与预警系统 | 第19-20页 |
| ·系统的组成 | 第19-20页 |
| ·系统的工作原理 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 3 红外图像的预处理 | 第21-29页 |
| ·变电站红外图像的特点 | 第21页 |
| ·红外图像预处理 | 第21-25页 |
| ·彩色图像灰度化 | 第21-22页 |
| ·消噪处理 | 第22-25页 |
| ·实验结果与分析 | 第25-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 4 变电站红外图像的分割方法 | 第29-51页 |
| ·传统图像分割方法 | 第30-40页 |
| ·基于阈值的分割方法 | 第30-33页 |
| ·基于边缘的分割方法 | 第33-37页 |
| ·区域分割方法 | 第37页 |
| ·传统方法的实验结果与分析 | 第37-40页 |
| ·分水岭分割算法 | 第40-45页 |
| ·分水岭分割的原理 | 第40-41页 |
| ·常用的分水岭算法 | 第41-42页 |
| ·Vincent 和 Soille 的算法 | 第42-43页 |
| ·实验结果与分析 | 第43-45页 |
| ·K 均值聚类算法 | 第45-49页 |
| ·聚类的概念及分类 | 第45-46页 |
| ·K 均值聚类的原理 | 第46-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-49页 |
| ·分水岭与 K 均值聚类相结合的分割方法 | 第49-50页 |
| ·本文分割方法设计 | 第49页 |
| ·实验结果与分析 | 第49-50页 |
| ·本章小结 | 第50-51页 |
| 5 变电站电气设备故障的自动检测 | 第51-63页 |
| ·基于图像灰度信息的目标检测方法 | 第51-57页 |
| ·标记目标及统计区域面积的方法 | 第51页 |
| ·计算损坏程度 | 第51-52页 |
| ·检测步骤 | 第52页 |
| ·实例 1 主变高压套管将军帽 | 第52-55页 |
| ·实例 2 主变高压套管 | 第55-57页 |
| ·基于像素空间信息的目标检测方法 | 第57-62页 |
| ·单个散热片位置识别 | 第58页 |
| ·损坏散热片识别 | 第58-59页 |
| ·计算损坏程度 | 第59页 |
| ·检测步骤 | 第59页 |
| ·实例 | 第59-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 6 结论 | 第63-64页 |
| ·总结 | 第63页 |
| ·展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
