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J-GLOBAL ID:202102288785415118   整理番号:21A0563305

可視画像処理に基づく昼光環境におけるCorona放電診断法の研究【JST・京大機械翻訳】

Study on Corona Discharge Diagnosis Method in Daylight Environment Based on Visible Image Processing
著者 (6件):
資料名:
巻: 2020  号: CIYCEE  ページ: 1-6  発行年: 2020年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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部分放電は電力設備故障と運転事故の主な原因の一つである。昼光環境における排出は弱い光信号のために観測するのが難しい。ディジタル画像はコロナ放電の研究にしばしば用いられる。しかし,紫外線カメラは,低画素,高価格などの制限がある。本論文は,昼光環境におけるコロナ放電を診断するための新しい方法を提案した。針板電極エアギャップ放電構造に基づいて,放電の写真を取るために一般的な可視光カメラを使用した。RGBからHIS色空間への変換により,各画素の色相と強度情報を抽出した。スペクトログラムと類似して,色相強度スペクトルを提案した。暗光環境における放電と放電画像の間の印加電圧値とHue-Intensityスペクトルを相関させた後,新しく提案したスペクトルが放電発達段階で良好な分割効果を持つことを見出した。一方,コロナ開始電圧は相対輝度と印加電圧の曲線グラフから大まかに推定できることが分かった。この方法は,昼光環境における放電の診断のための新しいアイデアを提供する。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
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