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内容整理自《High Voltage》2019年第4卷第4期

由Rajamohan Jayabal ；Vijayarekha Karuppiyan ; Rakesh Kumar Sidharthan撰写的《Naive Bayesian classifier for hydrophobicity classification of overhead polymeric insulators using binary image features with ambient light compensation》(

背景和主要内容

架空绝缘子安装在输电线路中，以隔离高压电线，它们在确保输配电系统的安全性方面起着重要作用。这些工作在外部环境中的绝缘子会受到各种环境因素的影响，导致绝缘子的疏水性降低，从而引起闪络、短路，甚至是电力系统故障。因此，监测聚合物绝缘子的疏水性水平至关重要，它可用于预测绝缘子的寿命，从而确保电力系统的可靠运行。

运用水滴在绝缘子表面的分散特性进行疏水性分类，水分散体的随机性质使朴素贝叶斯分类器成为首选，本文使用二进制大对象分析(BLOB)从二进制图像中提取大约12个水滴特征。环境光强度是影响二进制图像质量的重要因素，在外部环境中，环境光强度的变化是不可避免的，提出了一种自适应阈值技术来补偿环境光的变化。然后使用主成分(PC)分析对从二值图像中提取的特征进行排序，随着排序特征的积累而分类精度逐步提高。结果表明，使用前八个特征可为测试图像样本提供97.6％的可靠分类精度；与其他现有分类器相比，提出的分类器从分类准确性和计算时间方面性能更优。

实验方法

在本文中，总共捕获了414张图像，每个HC(疏水性等级)至少捕获了30张图像，使用约330张图像训练贝叶斯分类器，其余84张图像用于生成测试数据以进行验证。

使用绝缘子的二进制图像来评估疏水性，需要对获取的图像进行预处理，由于阈值取决于环境光强度，因此采用了自适应阈值技术；使用BLOB分析提取特征，设计贝叶斯分类器。由图1可以看出，自适应阈值能够准确地识别水滴。

图1 自适应阈值识别图像中的液滴

(a)二进制图像(b)使用BLOB图像进行特征分割

(c)过滤后的图像 (d)图像的液滴

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朴素贝叶斯分类器

朴素贝叶斯分类(NBC)是一种统计分类方法，广泛应用于二值分类和多值分类问题。本文从采集到的绝缘子图像中提取二值特征，并根据其醇浓度确定相应的疏水性等级，将提取的特征及其对应的HC作为训练数据， NBC的分类精度将使用训练数据中可用的特征进行评估。

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 特征选择

在从BLOB分析中提取的12个特征(水滴数、循环系数、水覆盖率、最大水滴覆盖率 、坚固性、最大周长、形状因数、欧拉数、偏心率平均值、最大偏心距、基于直方图的主要区域、基于直方图的主要水滴)中，选择分类所需的最佳特征。图 2显示了每次依次包含一个特征时精度的提高，可以看出，包含八个以上的特征在分类精度上没有显着提高，因此，选择前八个特征，而其余四个特征则不予考虑。

图2 特征积累对NBC分类精度的影响

实验分析

1 NBC分类准确性

本文考虑了绝缘子的330幅训练图像和84幅测试图像，这些图像将补偿环境光的变化并转换为二值图像，提取识别出的8个BLOB特征，训练特征集被用来设计NBC。结果表明，所提出的NBC能在较高的疏水性等级(HC1-3)对HC进行准确的分类，在较低的疏水性等级上产生较小的分类误差，这主要是由于低HCs中水滴的形状变化最小。

2 训练样本量的影响

训练样本(Ntr)根据测试样本(Nte )的比率(R)选择。图3示出了使用基于比率选择的样本所训练的NBC的分类精度，在较低的比率下，训练和测试数据的分类精度之间存在较大的偏差，较高比率下的分类精度提高。用所有训练样本(R=4)训练的NBC对训练样本 和测试样本的分类精度分别为99.1和97.6％，表明了所提出的NBC的可靠性。

图3  训练样本量对分类准确性的影响

结论

本文从绝缘子的数字图像中提取特征来推断水分散失模式；测量了环境光的变化，自适应地确定了二值图像的阈值，用六类环境光变化来验证自适应阈值技术。结果表明，在环境光照强度变化的情况下，对特征(水滴数量)的提取是可靠的。

NBC用于为给定的HC建立特征的先验模型，并用于对绝缘子的HC进行分类；通过BLOB分析，从二值图像中提取了约12个特征；采用主成分分析法对特征进行排序，并分析了随着特征的积累，分类精度的提高程度，以寻求最优的特征简约。实验结果表明，利用前8个特征可以对测试数据产生97.6%的显著分类准确率。该分类器具有环境光补偿功能，适用于绝缘子的现场测试。

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编辑：夏慧婷

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