10 / 2021-05-20 17:27:02

基于红外图像分割和SSA-SVM的复合绝缘子缺陷检测方法

为了准确快速的识别出交直流复合绝缘子的缺陷类型，提出一种基于红外图像分割和麻雀搜索算法(sparrow search algorithm，SSA)优化支持向量机(support vector machine，SVM)的交直流复合绝缘子缺陷检测方法。首先，制作了复合绝缘子短样，并设置了4种不同类型的模拟缺陷，分别施加交流和直流电压，采用红外热像仪测量得到正常和缺陷复合绝缘子的红外图像样本；然后，利用最大类间方差法对图像进行阈值分割得到绝缘子区域，由此计算得到红外特征量，并使用Fisher准则进行特征选择；最后，采用SSA优化的SVM模型实现绝缘子缺陷类型的识别。结果表明，实验室条件下该方法对交直流复合绝缘子的缺陷类型识别正确率达87%以上，且对现场交流复合绝缘子缺陷的初步识别效果良好。