1 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司，湖北武汉 430074
2 武汉大学电气与自动化学院，湖北武汉 430072
为了较好地实现电力设备红外图像故障区域提取，提出了一种基于 Canny算子边界检测的脉冲耦合神经网络( Pulse-coupled Neural Network，PCNN)红外图像区域提取方法。在该方法中，首先以 PCNN模型同步点火特性为基础，通过优化原始 PCNN模型内在的参数，使得模型迭代过程中将图像转换成为时间点火序列，然后引入 Canny边界检测算子并结合区域灰度特性，获取最佳时刻的脉冲输出信息，实现红外图像中热故障区域的有效提取。最后通过真实红外故障图像测试，验证了文中方法的有效性和适用性，同时方便了后续的特征提取与识别。
脉冲耦合神经网络 电力设备故障 红外图像 Canny算子 Pulse-coupled neural network，electronical equipme
