İzolatörler havai hat iletkenlerini direkler üzerinde taşımaya ve topraktan yalıtmaya yaramaktadır. İzolatör üzerinde biriken nem, kir, yağmur suları vb. gibi etkenler kaçak akımlara neden olarak izolatörlerin hasarlanmasına yol açmaktadır. Bu hasarlar çatlak veya kırık şeklinde izolatör yüzeyinde oluşmaktadır. Oluşan kırık ve çatlaklar istenmeyen enerji kesintilerine ve gelecekte daha büyük ekonomik kayıplara sebep olmaktadır. Bunların önüne geçebilmek için izolatör yüzeyinde bulunan kırık ve çatlakların kısa sürede tespit edilmesi gerekmektedir. Geleneksel yöntemlerle izolatör üzerinde oluşan hasarların tespiti zor olmaktadır. Bu çalışmada kırık veya çatlak bir izolatörlerde arıza tespiti için görüntü işleme yöntemi önerilmektedir. Hasarlı izolatör görüntüsü üzerinde hasar tespiti yapılabilmesi için MATLAB programında, görüntü bazı işlemlerden geçirilmelidir. İzolatör üzerindeki hasarın belirginleştirilerek tespit edilmesi amaçlandığından istenilen aşamaya gelinene kadar görüntü üzerinde gerekli işlem adımları uygulanmıştır. Kenar belirleme, eşikleme, morfolojik işlem ve histogram eşitleme gibi görüntü işleme adımları sayesinde görüntü üzerindeki nesnelerin kenarları belirginleştirilirmiş, görülmesi istenen ilgili kısımlar ortaya çıkarılırmıştır. Görüntü işleme sonucunda elde edilen verilerden bir veri seti oluşturulup destek vektör makineleri ve yapay sinir ağları yöntemleri kullanılarak Python üzerinde görüntü sınıflandırma işlemi yapılmış, böylece hasarlı ve hasarsız izolatör tespiti gerçekleştirilmiştir. Toplamda 348 adet veri ile sınıflandırma yöntemlerinin eğitim ve test işlemleri yapılmıştır. Çalışma sonunda sınıflandırma yöntemleri karşılaştırılmış, destek vektör makinelerinden %66, yapay sinir ağlarından %60 oranlarında doğruluk elde edilmiştir. ORCID NO: 0000-0002-9685-8524
Anahtar Kelimeler: Görüntü İşleme, MATLAB, Destek Vektör Makineleri, Yapay Sinir Ağları, Python
|
