內容簡介
本書將數字圖像處理技術以及機器學習技術融合到傳統的電磁分析中,通過自輻射光圖像、日光反射光圖像和數據生成的可見光數字圖像,研究三種電磁狀態的圖像分析、識別和理解的方法,形成一種基於三基色灰度概率密度函數(灰度直方圖)及其統計指標的場-像分析和理解的方法,並應用於放電狀態無接觸檢測、日光下常溫金屬表面無接觸溫度測量和均勻場的優化設計。 全書共分9章。第1章介紹了研究現狀;第2章介紹了數字圖像處理技術;第3、4、5章介紹了電暈放電、沿面放電、介質阻擋放電的可見光圖像及診斷技術;第6章介紹了氣體放電發射光譜的色品坐標;第7章介紹了氣體放電可見光圖像人工智能狀態診斷方法;第8章介紹了電氣設備可見光圖像人工智能溫升監控方法;第9章介紹了基於數值計算雲圖的均勻電磁場人工智能設計方法。 本書對上述領域的發展現狀進行了總結,並重點介紹了作者在相關領域的研究成果和一些思考。本書可以作為電工理論與電磁新技術領域從事氣體放電電磁分析、圖像處理、機器學習研究與應用的相關專業技術人員的參考書。作者簡介
葉齊政,1965年出生於武漢。現為華中科技大學二級教授、博士生導師、華中學者、校教學名師。獲得物理學士(1986)、光學碩士(1991)、高電壓與絕緣技術博士學位(2001)。曾任華中科技大學電氣與電子工程學院電工系主任、中國電機工程學會理論電工及其新技術專委會委員、中國電工技術學會理論電工專委會委員、IEEE高級會員、高等學校電磁場教學與教材研究會副理事長。從事電氣絕緣與放電、人工智能在放電圖像診斷方面應用、複雜流體電磁現象的研究和電磁場與波本科課程的教學工作。發表科研論文100餘篇,主編電磁場教材三部。目錄
1 緒論