跳线联板是输电网中重要设备, 其是否存在故障对输电网正常运行具有很大的影响。但由于现有的算法是对输电网中所有的故障用统一的方法进行识别, 没有对各类故障输电设备进行专门的研究, 导致故障跳线联板识别率低。为了高效识别红外视频图像中故障跳线联板, 首先针对输电线的红外图像特征, 采用改进的OTSU阈值分割图像对红外图像进行分割; 其次, 采用漫水法滤波分离各个连通域, 运用形态学滤去小区域, 填充大区域内的孔洞; 最后, 提取连通域的骨架, 并从骨架图像中提取出USFPF特征, 通过该特征识别的故障跳线联板。实验结果表明, 识别故障跳线联板准确率为85.71%, 漏检率为14.28%, 误识别率为2.8%。该方法能够较好地识别故障跳线联板,具有较好的鲁棒性。

为了在光纤陀螺等关键器件中使用超细径保偏光纤取代常用的普通直径保偏光纤，需要对其偏振轴的确定方法进行改进和优化。首先，使用光线追迹法对图像侧面成像对轴法在几种条件下的理论图像进行计算机仿真，并对仿真结果较好的两种情形进行实验验证；然后，对实验数据曲线进行傅里叶展开以抑制随机干扰，将结果较好的三亮纹方法改进为三亮纹四点特征法，并对该方法进行实验验证；最后，测定使用三亮纹四点特征法得到的重复精度。实验结果表明，该方法大大提高了超细径保偏光纤偏振轴定轴过程中的抗干扰能力，重复精度达到1.6°，达到了普通直径保偏光纤的偏振轴定轴精度，满足实际应用要求。