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J-GLOBAL ID：201702277077464854   整理番号：17A0078850

赤外線画像に基づく磁器碍子の汚染レベルの検出方法【JST・京大機械翻訳】

Detection method of porcelain insulator contamination grade based on infrared-thermal-image

著者 (6件)： Fang Junlong (College of Electric and Information, Northeast Agricultural University) ,  Wang Jinxia (College of Electric and Information, Northeast Agricultural University) ,  Yang Liu (College of Electric and Information, Northeast Agricultural University) ,  Wang Guannan (College of Electric and Information, Northeast Agricultural University) ,  Han Jianing (College of Electric and Information, Northeast Agricultural University) ,  Guo Shichang (College of Electric and Information, Northeast Agricultural University)
資料名： Nongye Gongcheng Xuebao  (Nongye Gongcheng Xuebao)
巻： 32  号： 15  ページ： 175-181  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2454A  ISSN： 1002-6819  CODEN： NGOXEO  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 碍子の汚染レベルを検出するための方法の操作が複雑で,率が高いという問題を解決するために,赤外線画像処理に基づく磁器碍子の汚染レベルの検出法を提案した。まず第一に,現場で撮影した碍子の赤外線画像を二段階法によって雑音除去した。次に,碍子の赤外線画像の色特性に従って,二成分画像をRGB画像におけるR成分画像と改良OTSU分割アルゴリズムによって得て,次に,二値画像を2つの数学的モルフォロジーによって修正して,碍子の汚染領域を得た。統計的方法を用いて,汚染地域のRチャネルの5つの特徴成分を抽出し,BPニューラルネットワークを訓練し,碍子の汚染等級判別ネットワークを確立した。5つの汚染レベルを持つXP-70磁器碍子の赤外熱画像計500組を試験サンプルとし、このシステムに対して反復テストを行い、総識別精度は91%以上に達した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音除去 ,  *赤外線画像 ,  ネットワーク ,  *画像 ,  統計的方法 ,  *碍子 ,  熱画像 ,  アルゴリズム ,  チャネル ,  検出法 ,  二値画像
準シソーラス用語： 逆伝播ニューラルネットワーク ,  数学的モルフォロジー , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： porcelain ,  neural networks ,  algorithms ,  insulator ,  contamination grades ,  infrared image

分類 (1件)： 電力線路要素・工事  (NB05020V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 赤外線画像 ,  磁器碍子 ,  汚染 ,  検出方法