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한국전기전자재료학회 전기전자재료학회논문지 전기전자재료학회논문지 제33권 제4호
발행연도
2020.1
수록면
303 - 309 (7page)

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본 연구에서는 자기 절연체의 표면 상태를 분석하고 효율적으로 균열을 시각화하기위한 균열 식별 알고리즘을 제안한다. 균열 식별을 위해 제안 된 이미지 처리 알고리즘은 두 가지 주요 단계로 구성된다. 첫 번째 주요 단계에서 Lab 색상 변환으로 밝기를 제거한 다음 K- 평균 군집화 방법으로 배경을 제거한다. 그 후, 블롭 (blob)과 같은 불필요한 노이즈를 제거하기 위해 형태 학적 이미지 처리 및 중간 필터로 최적의 이미지 처리가 적용되었다. 제 2 주요 단계에서, 효율적인 식별을위한 전처리 된 이미지가 그레이 레벨로 변경되고, 균열의 존재가 식별된다. 다음으로, 크랙과 노이즈 사이의 분리를 위해 픽셀 수 및 장축 대 단축의 비율과 같은 영역 특성이 적용된다. 이미지 처리 결과 모든 샘플 이미지에 대한 균열 식별의 정밀도는 약 80 %이고 F1 점수는 약 70입니다. 따라서이 방법은 효율적인 균열 모니터링에 도움이 될 수 있다.

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J.S.T. Looms / 1988 / Insulators for High Voltages / IET :1 google schola 전성호 / 2020 / 154 kV 송전선로 자기재 현수 애자의 전기적 특성 규명에 관한 연구 / 전기전자재료학회논문지 33(1):56~59 dbpia A. Rawat / 2009 / IEEE Trans. Dielectr. Electr. Insul 16:107 Crossref 최인혁 / 2019 / 주파수응답함수(FRF)를 이용한 자기 애자의 손상평가 / 전기전자재료학회논문지 32(2):122~128 dbpia M. J. Chae / 2001 / J. Comput. Civ. Eng 15:4 Crossref

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