输变电设备图像智能识别:X射线数字成像检测实战 本书特色

目前，输变电设备X射线图像识别主要依靠人的经验，识别结果不稳定，效率偏低。对此，本书结合云南电网有限责任公司电力科学研究院多年电力生产现场X射线数字成像（DR）检测的实践经验，介绍了X射线数字成像检测、输变电设备X射线图像质量智能识别、基于X射线特征图像的GIS设备内部缺陷识别方法和识别系统设计与实现，列举了部分输变电设备X射线图像库，作为智能识别软件机器学习样本库。本书可供从事输变电设备检测的工程技术人员使用，也可供高等院校相关专业的师生参考。

输变电设备图像智能识别:X射线数字成像检测实战 内容简介

目前,输变电设备X射线图像识别主要依靠人的经验,识别结果不 定,效率偏低。对此,本书结合云南电阿有限责任公司电力科学研究院 多年电力生产现场X射线数字成像(DR)检测的实践经验,介绍了X射线数字成像检测、输变电设备X射线图像质量智能识别、基于X射线特征图像的GS设备内部缺陷识别方法和识别系统设计与实现,列举了部分输变电设备X射线图像库,作为智能识别软件机器学习样本。 本书可供从事输变电设备检测的工程技术人员使用。也可供高等院校相关专业的师生参考

输变电设备图像智能识别:X射线数字成像检测实战 目录

前言
第1章概述
1?1输变电设备检测技术
1?2图像处理技术
第2章X射线数字成像检测
2?1数字成像现场检测试验流程
2?2数字成像检测参数
2?3典型设备数字成像检测试验参数
2?4X射线检测工装
2?5成像板支架
第3章输变电设备X射线图像质量智能识别
3?1X射线图像处理流程
3?2电力设备X射线图像去噪处理
3?2?1图像去噪的基本方法
3?2?2X射线图像去噪算法研究
3?3输变电设备X射线图像质量智能识别方法
3?3?1清晰度识别
3?3?2曝光度识别
3?4输变电设备X射线图像智能识别系统设计与实现
3?4?1系统软件设计方案
3?4?2系统软件开发平台
3?4?3图像质量智能识别系统的模块功能第4章基于X射线特征图像的GIS设备内部缺陷识别方法
4?1GIS设备缺陷分析
4?1?1GIS设备常见缺陷
4?1?2GIS设备常见缺陷原因分析
4?2典型缺陷图像模拟分类
4?3X射线图像的预处理研究
4?3?1X射线图像灰度化处理
4?3?2X射线图像增强处理
4?3?3X射线图像分割处理
4?4基于BP神经网络的X射线图像分类技术研究
4?4?1BP神经网络识别技术
4?4?2X射线图像的典型特征分析与提取
4?4?3提取特征实验分析
4?4?4特征向量的归一化处理
4?4?5BP神经网络的设计及训练
4?4?6测试结果及分析
4?5基于卷积神经网络的X射线图像分类技术研究
4?5?1X射线图像预处理
4?5?2卷积神经网络的设计
4?5?3卷积神经网络的训练及测试
4?5?4测试结果及分析
第5章基于X射线图像特征的GIS设备内部缺陷识别系统设计与实现
5?1系统设计
5?1?1系统功能设计
5?1?2系统界面设计
5?2缺陷图像识别模块设计
5?2?1缺陷图像识别界面
5?2?2上传图像界面
5?3缺陷图像管理模块设计
5?3?1缺陷图像管理界面
5?3?2添加新缺陷类型界面
5?4更新神经网络模块设计
5?5更新模块测试研究
5?5?1提高识别率的测试
5?5?2新缺陷类型的测试
第6章输变电设备X射线图像库
6?1GIS设备内部缺陷图库
6?2线缆缺陷图库
参考文献

工业技术 电工技术 电工基础理论

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