基于OpenCV的电力设备紫外线放电参数提取

基于OpenCV的电力设备紫外线放电参数提取(中文3000字,英文PDF)
关键词： OpenCV，特征提取，紫外图像，故障诊断。
抽象。 紫外成像技术是检测放电的有效方法 高压电气设备。 目前，光子数是表征紫外成像放电严重程度的主要方法。 然而，参数大小与UV成像器的增益和观察距离之间存在复杂的非线性关系。 放电量化。 为了量化放电分析，基于OpenCV图像处理技术，通过组合阈值法对UV图像进行分割，并通过多区域轮廓算法提取有效放电区域; 利用前景信息像素点的统计信息，得到放电区域，周长，长轴短轴，光斑轮廓等参数。 该方法可以快速有效地判断紫外故障图像的严重程度，节省人力物力，具有较高的实用价值。