基于BP神经网络的GIS缺陷图像识别系统的研究

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为了实现对气体绝缘金属封闭开关设备(GIS)的精确检测,提出了一种基于BP神经网络的对GIS内部典型缺陷图像自动识别的检测方法。通过内窥镜获得各种类型的异物缺陷图像,建立缺陷类型样本数据库。对样本数据库中的图像进行特征分析和特征提取,采用图像的有效特征对BP神经网络进行学习和训练,建立异物缺陷类型的识别模型,实现缺陷图像的自动识别。该系统的算法和界面均由MATLAB实现,系统测试表明,基于BP神经网络的GIS缺陷图像自动识别系统,能够对GIS内部异物缺陷类型进行准确监测和识别。
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