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『簡體書』输变电设备图像智能识别 X射线数字成像检测实战

書城自編碼: 3417412
分類:簡體書→大陸圖書→工業技術電工技術
作者: 刘荣海
國際書號(ISBN): 9787111621218
出版社: 机械工业出版社
出版日期: 2019-09-01

頁數/字數: /
書度/開本: 16开

售價:HK$ 66.2

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內容簡介:
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。
目錄
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
內容試閱
输变电设备图像智能识别前言目前图书市场上有关电力设备X射线数字成像检测的图书分为三类:第一类是供科研人员、教学人员阅读的理论书籍,推导严谨,篇幅较长;第二类是供X射线检测工种竞赛、定岗用的题库,针对性较强,专业面集中;第三类是供与电力设备X射线检测有关的在现场工作的技术人员及技术工人阅读的书籍,理论知识较全面且不深奥,篇幅适中,使用面较宽。本书属于第三类,重点体现现场检测试验流程、参数、X射线图像处理和软件识别的应用,突出电力企业X射线数字成像检测与缺陷识别。本书内容主要涉及输变电设备X射线数字成像(DR)检测试验、X射线图像处理和图像识别技术,重点在实践环节。本书列举了大量电力设备X射线DR检测试验的参数以及电力设备X射线典型缺陷图像,简单直观,易于理解,便于技术人员在现场检测时参考。书中介绍的输变电设备X射线图像识别软件,可替代技术人员进行X射线图像识别,软件设计思路可供相关研究开发者借鉴。本书所选的内容符合当前的实际工程要求,采用的检测技术、设备、机器学习算法均是当前的先进技术。本书第1章主要由全国电力行业无损检测考委会副主任委员、云南电力试验研究院(集团)有限公司教授级高工吴章勤编写,第2章由云南电网有限责任公司电力科学研究院高级工程师杨迎春编写,第3章由云南电网有限责任公司电力科学研究院教授级高工于虹和魏杰共同编写,第4、第5章由云南电网有限责任公司电力科学研究院高级工程师刘荣海、周静波、虞鸿江编写,本书61节由云南电网有限责任公司电力科学研究院高级工程师郭新良、周年荣、黄星和张林山共同编写,62节由郑欣、许宏伟、焦宗寒和夏桓桓共同编写。由于编写水平有限,书中难免有疏漏和不足之处,恳请广大读者批评、指正。
编者

 

 

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