[发明专利]基于深度信念网络的高压线绝缘子缺陷检测方法及系统

摘要

本发明提供一种基于深度信念网络的高压线绝缘子缺陷检测方法及系统，方法包括：获取包含被检测高压线绝缘子的原始图像；对原始图像进行预处理，利用模糊C-均值聚类方法对处理后的图像进行图像分割，得到高压线绝缘子区域；采用连通区域标识方法对高压线绝缘子区域进行边界跟踪，得到高压线绝缘子的轮廓，进而得到高压线绝缘子图像；提取高压线绝缘子图像的图像特征向量；以图像特征向量作为深度信念网络的输入，进而通过所述深度信念网络检测高压线绝缘子的缺陷情况。能从复杂的航拍图像中完整地提取绝缘子图像，有效检测出高压线上有缺陷的高压线绝缘子，且具有检测成本低、检测精度高的优点，因此，具有很好的应用前景。

主权项

一种基于深度信念网络的高压线绝缘子缺陷检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获取包含被检测高压线绝缘子的原始图像；S2，对所述原始图像进行预处理，得到处理后的图像；S3，利用模糊C‑均值聚类方法对所述处理后的图像进行图像分割，得到高压线绝缘子区域；S4，采用连通区域标识方法对所述高压线绝缘子区域进行边界跟踪，得到所述高压线绝缘子的轮廓，进而得到高压线绝缘子图像；S5，提取所述高压线绝缘子图像的图像特征向量；其中，所述图像特征向量为三维特征向量，包括灰度特征向量、亮度特征向量和纹理特征向量；S6，以所述图像特征向量作为深度信念网络的输入，进而通过所述深度信念网络检测高压线绝缘子的缺陷情况。