1、電流互感器在電能計量、電流監(jiān)測和繼電保護等方面有著廣泛的應用。但在電流互感器生產(chǎn)過程中，由于一些不確定的因素會造成互感器外表面硬質(zhì)塑料出現(xiàn)裂隙、破損等缺陷，容易引起漏電或電弧擊穿，給人們的生命和財產(chǎn)造成極大的安全隱患。因此對電流互感器表面的完整性的檢測就顯得尤為重要。目前低壓電流互感器表面缺陷檢測主要是采用滲透法等傳統(tǒng)接觸式檢測方法，需要依賴人工離線檢定，無法滿足我國電網(wǎng)公司提出的全自動化、全電子化、全信息化的無人化互感器檢測要求。針對

2、上述問題，開展基于機器視覺的非接觸式檢測技術(shù)研究。以低壓電流互感器表面缺陷（裂紋、污漬、破損）為研究對象，對各種缺陷的檢測識別方法進行研究。
　　為了能夠準確清晰的提取缺陷，首先對采集的圖像噪聲特點進行分析，通過對傳統(tǒng)濾波算法進行試驗驗證，選用雙邊濾波算法對電流互感器圖像進行濾波處理。重點研究了缺陷的分割提取算法，針對傳統(tǒng)閾值分割算法對圖像灰度值變化靈敏度低的問題，提出以最大信息增益為準則來求取最優(yōu)閾值的改進最大熵圖像分割算法。該

3、算法對灰度值突變不明顯的缺陷區(qū)域更加敏感，可準確的分割目標并保留重要信息。
　　通過對低壓電流互感器表面存在的各種缺陷進行樣本統(tǒng)計和試驗分析，選取面積、周長、圓形度、長寬比等特征參量作為缺陷的分類屬性，同時，針對形態(tài)極其相似的裂紋與劃痕缺陷，對其形成機理進行深入分析，提出了基于8鄰域的分叉數(shù)計算方法，利用該方法計算的節(jié)點分叉數(shù)作為主特征能有效區(qū)分裂紋與劃痕，然后基于特征參數(shù)構(gòu)建二叉決策樹分類器對互感器表面缺陷進行識別，可實現(xiàn)不同損