简介：摘要为了提高气体绝缘金属封闭开关（GIS）缺陷的检测效率，提出了一种基于计算机卷积神经网络的GIS中典型缺陷图像识别和分类方法。利用内窥镜获取GIS的不同类型的缺陷图像并建立相应的样本数据库。预处理数据库中的图像。设计相应的卷积神经网络，并利用预处理后的图像对卷积神经网络进行训练和测试，实现对缺陷图像的识别。应用的算法由matlab软件实现。测试结果证明，基于卷积神经网络的GIS缺陷图像识别方法的测试结果和样本图像的实际类型基本一致，该方法可以实现对GIS内部缺陷类型进行检测。
基于卷积神经网络的GIS缺陷图像识别方法研究
