基于复合绝缘子水珠图像的憎水性等级评价方法及设备

本申请提供了一种基于复合绝缘子水珠图像的憎水性等级评价方法及设备，涉及数字图像技术处理领域，方法包括：获取复合绝缘子水珠图像并进行标注，构建训练集以及测试集；构建基于DynaMask的神经网络模型；利用训练集和测试集对神经网络模型进行训练；获取待测复合绝缘子水珠图像并输入至训练后的神经网络模型，得到第一憎水性等级；结合温湿度信息对第一憎水性等级进行温湿度补偿，输出最终憎水性等级。使用DynaMask的神经网络模型相较于传统均熵法与形状因子法可以忽略图像质量等对于最后检测结果的影响，考虑温湿度因素，在神经网络输出憎水性等级结果后再对其根据温湿度进行等级调整，提高复合绝缘子憎水性等级评价的准确性。