红外图像处理在变电站设备故障诊断中的应用研究

"本文主要探讨了基于红外图像处理的变电站设备故障诊断方法，结合人工智能与图像处理技术，旨在提升故障检测的准确性和实时性。" 随着中国综合国力的不断提升和各行各业的快速发展，电力系统的可靠性和安全性变得尤为重要。为了确保电网的稳定运行，及时发现并处理设备故障至关重要。红外检测技术作为一种非接触式的检测手段，在电力系统中得到了广泛应用，能够有效预警设备故障，减少不必要的停电事件。然而，传统的红外诊断技术依赖于检测人员的经验和技术水平，存在实时性和准确性不足的问题。 本文针对这一现状，深入研究了红外图像处理技术在变电站设备故障诊断中的应用。首先，回顾了红外检测技术的历史，解析了红外成像的基本原理，以此为基础分析了红外图像的特性。接着，对比了多种图像去噪方法，如均值滤波、自适应滤波和小波变换，最终选择了小波变换与均值滤波相结合的方式，以提高图像的清晰度。 考虑到红外图像对比度较低的问题，文章介绍了图像增强技术，特别是采用了直方图均衡化来改善图像的视觉效果。在图像分割环节，讨论了边缘检测、阈值分割、分水岭算法和聚类算法等方法，并在此基础上提出了改进后的聚类算法，以更精确地识别故障区域，提高检测人员的判断效率。 最后，文章提出了基于图像灰度值的电气设备故障检测方法，通过三组实验验证了该方法的准确性和可推广性，有助于电力企业检测人员更好地掌握设备运行状态，推动电网从定期检修向状态检修转变。 关键词：电气设备、红外图像、去噪、分割、故障检测 这篇研究对于提高变电站设备的运维效率，降低因设备故障引发的安全风险具有重要意义，同时也是人工智能在电力领域应用的一个重要实例。