據(jù)統(tǒng)計(jì)，復(fù)合絕緣子的憎水性喪失占復(fù)合絕緣子故障的43%以上，因此對(duì)復(fù)合絕緣子的憎水性監(jiān)測(cè)十分重要。復(fù)合絕緣子的憎水性測(cè)試系統(tǒng)現(xiàn)有的測(cè)試方法存在測(cè)試主觀性大，現(xiàn)場(chǎng)無(wú)法大規(guī)模開(kāi)展等弊端。
復(fù)合絕緣子的憎水性測(cè)試系統(tǒng)是由機(jī)器視覺(jué)的圖像識(shí)別系統(tǒng)和工業(yè)級(jí)超高清晰CCD圖像自動(dòng)采集系統(tǒng)、霧化水噴淋自動(dòng)控制系統(tǒng)組合設(shè)計(jì)出的一種專家測(cè)試系統(tǒng)。由上海來(lái)?yè)P(yáng)生產(chǎn)發(fā)布
復(fù)合絕緣子的憎水性測(cè)試系統(tǒng)產(chǎn)品特點(diǎn)

復(fù)合絕緣子的憎水性測(cè)試系統(tǒng)硬件特點(diǎn)： 

復(fù)合絕緣子的憎水性測(cè)試系統(tǒng)測(cè)量裝置整合；

自動(dòng)遙控控制；

GPS定位，可與電子地圖無(wú)縫鏈接；

濾鏡和液體著色劑，在硬件上防止光線干擾影響；

高清晰工業(yè)級(jí)CCD圖像采集系統(tǒng)；

便攜式抗干擾設(shè)計(jì)，可帶電測(cè)試。

圖像識(shí)別技術(shù)： 

基于梯度的自適應(yīng)濾波；

二維熵門限法水珠分割；

水珠邊界的自動(dòng)搜索跟蹤；

冗余信息的刪除；

基于人工智能的圖像區(qū)域分割。

特征量提?。?nbsp;

基于中心矩的特征量提取；

基于傅里葉描述子的幾何特征提??；

基于共生矩陣的特征提取；

基于不變矩的特征提取；

紋理特征提取。

專家系統(tǒng)分級(jí)模塊： 

分類模塊：scale模塊；training模塊；predicting模塊

基于Support Vector Machine數(shù)據(jù)分類

Sequential minimal optimization優(yōu)化*小算法

增量學(xué)習(xí)算法

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