改进GA-BP算法的棒式绝缘子表面缺陷识别

针对棒式绝缘子及表面缺陷的精确识别技术问题,提出改进遗传算法(Genetic Algorithm)优化BP神经网络算法(GA-BP)和绝缘子水平/垂直方向像素统计的算法,分别用于绝缘子及其表面缺陷精确识别。采用GA算法对BP网络的初始权重进行优化,并用鲍威尔-比厄法(Powell-Beale)更新GA-BP算法中的权值和阈值,高精度识别绝缘子。利用相机标定,实现绝缘子长度直径比、伞裙面积的世界与像素值间的转换。基于像素统计结果,实现绝缘子表面缺陷的精确识别。仿真结果表明,与GA-BP识别算法和以伞裙距离为自爆判断标准的算法相比,改进后的识别率分别提高7.00%和20.50%,且改进GA-BP算法的处理时间为0.015 s/张。为接触网检测监测装置(4C)零部件的准确识别奠定了基础。