【摘 要】
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定期检测绝缘子憎水性等级（hydrophobicity class，HC）能及时避免污闪事故的发生，为了解决目前车顶绝缘子憎水性检测方法识别效率低、人工判断主观性强的问题，提出一种基于改进Canny算法与深度残差网络的车顶绝缘子憎水性识别方法。首先，通过喷水试验获取HC1～7的车顶绝缘子伞裙表面喷水图像；然后，采用改进Canny算法提取绝缘子伞裙表面的水珠边缘轮廓图，从而消除绝缘子伞裙色彩、光照阴
【基金项目】
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四川省科技计划项目（2020JDTD0009）；
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定期检测绝缘子憎水性等级（hydrophobicity class，HC）能及时避免污闪事故的发生，为了解决目前车顶绝缘子憎水性检测方法识别效率低、人工判断主观性强的问题，提出一种基于改进Canny算法与深度残差网络的车顶绝缘子憎水性识别方法。首先，通过喷水试验获取HC1～7的车顶绝缘子伞裙表面喷水图像；然后，采用改进Canny算法提取绝缘子伞裙表面的水珠边缘轮廓图，从而消除绝缘子伞裙色彩、光照阴影等因素对憎水性图像识别的影响；最后，采用ResNet101神经网络进行迁移学习，针对憎水性图像水珠形态多变，引入可形变卷积网络（deformable convolutional networks， DCN）加强了模型的鲁棒性。试验结果表明，利用改进Canny算法对绝缘子憎水性图像作预处理，结合DCN-ResNet101模型进行判断，测试准确率达到92.9%。
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