基于二维图像的输电线路耐张线夹缺陷智能分类方法与系统

本发明公开了一种基于二维图像的输电线路耐张线夹缺陷智能分类方法与系统，所属领域为耐张线夹缺陷分类领域，包括：对耐张线夹的二维图像进行预处理，提取相关特征并构建缺陷区域候选集。首先，使用边缘检测算法获取边缘信息，并计算曲率和粗糙度以生成形态特征向量。然后，基于缺陷样本集训练支持向量机模型，并对第一候选集进行分类，得到第一缺陷分类结果。接着，对不同材质的线夹图像进行密度特征校正，提取灰度梯度特征，获得第二候选集，并输入训练后的SVM模型进行第二缺陷分类。最后，将第一和第二分类结果整合，生成最终的缺陷分类结果。此方法有效结合了形态特征和材质特征，提高了缺陷检测的准确性和鲁棒性。