电力稳定器在电网中起到稳定电压的作用, 一旦该设备出现异常, 电网运输电力质量会受到直接影响。面对这种情况, 研究一种基于红外成像技术的中低压电网电力稳定器高温运行可靠性图像识别技术。该研究中利用红外成像技术采集电力稳定器图像并实施预处理。分割电力稳定器红外图像, 划分目标区域和背景区域。提取目标区域 5个直方图-阶统计特征。以 5个直方图-阶统计特征为基础, 结合判别系数, 构建分类器, 实现电力稳定器状态识别。针对存在异常的电力稳定器, 计算图像目标区域处的相对温差, 确定可靠性等级。结果表明: 5个测试稳定器中只有 2个稳定器处在异常状态, 具体为稳定器 2中组成部分 3异常, 稳定器 5中组成部分 1异常。稳定器 2组成部分 3相对温差为 82.32%, 对应可靠等级为 2级, 可靠性低; 稳定器 5组成部分 1相对温差为 91.35%, 对应可靠等级为 3级, 可靠性非常低。对比实验结果表明, 所提方法识别准确率达到 92.3%以上, 优于对比方法, 具有更大的应用价值。

绝缘子运行状态的评估关乎到输电工程的安全运行。紫外成像技术提供了一种绝缘子评估的量化手段, 为此, 提出了一种基于改进自适应神经模糊推理系统(adaptive neuro-fuzzy inference system, ANFIS)的绝缘子紫外光斑评估方法。首先, 搭建了绝缘子污秽放电测试平台, 开展了不同测试距离和增益下的绝缘子放电强度研究。其次, 将增益以及紫外光斑面积作为训练数据, 建立了基于贝叶斯推理的 ANFIS模型。最后, 进行了现场验证测试。结果表明, 该方法具有良好的预测精度和测试效率, 适用于绝缘子紫外成像量化评估, 为绝缘子运行状态的评估提供了技术支撑。

瓷绝缘子在配电线路中应用广泛, 受长期机电应力与户外恶劣环境影响, 在运行中易发生劣化。红外热像法是一种重要的劣化绝缘子带电检测方法, 具有检测方便、安全高效和非接触式的优点, 已成为线路巡检的重要手段, 但劣化绝缘子热像特征不明显, 肉眼识别易出现误判。为此, 本文首先对配电线路瓷绝缘子进行温度场仿真分析, 然后提出了一种劣化绝缘子红外热像检测方法, 采用多尺度模板匹配算法定位识别绝缘子, 获取绝缘子红外图像中的坐标参数, 并对其进行分割提取, 通过最小二乘线性拟合提取绝缘子表面温度。结合相关标准与仿真分析结果, 通过同类比较判断法对比多个绝缘子温度状态的差异, 实现劣化绝缘子检测。

多余物引起航天、航空产品发生故障的案例有很多。红外探测器多余物的动态位移，会导致瞬时闪现的圆形影像故障，干扰红外弱小目标检测识别与跟踪；或者碰撞焦平面阵列产生无效像元，影响热成像系统的最小可分辨温差和作用距离。通过分步拆卸查找故障器件内的可排除宏观微粒，运用扫描电镜检测识别多余物，梳理制造过程和使用过程中出现多余物的来源和产生过程，提出必须从生产源头预防和控制多余物的途径和方法。力学和光学分析计算表明，宏观微粒破坏成像光束在焦平面上的光强分布，它位移掠过视场的时间小于 50 ms，线度小于 1 mm衍射现象显著，圆形影像大多发生在夫琅禾费衍射区域，线度 10.m大小的多余物靠近焦平面阵列产生菲涅耳衍射斑。

在传感器无法满足相关条件的情况下，变电站机器人巡视轨迹的点云数据不能准确匹配，为此提出红外图像特征融合下变电站机器人巡视轨迹三维点云配准方法。提取机器人运动方向梯度直方图和局部自相似描述两种特征，即 HOG特征和 LSS特征，并采用多特征自适应融合方法融合两种特征，并通过三维点云初步配准获取融合后轨迹特征的关键点和最佳的目标轨迹位姿参数，采用优化的迭代最近点算法精配准巡视轨迹，提升巡视轨迹位姿配准结果。实验结果表明：所研究方法特征融合效果良好，能够提升图像的边缘清晰程度，融合后偏差指数均低于 0.2，准确完成不同大小图像中关键点的配准，并且配准后的巡视轨迹与期望轨迹吻合程度较高。

二氧化碳（carbon dioxide, CO2）浓度监测是实现碳达峰、碳中和的重要基础，非分散红外（non-dispersive infrared, NDIR）检测技术作为温室气体测量领域应用最为广泛的技术之一，如何有效抑制温度漂移、确保长期监测数据的稳定性和可靠性是研究重点。实验表明，光源光功率、气体吸收线强、滤光片中心波长等容易受到环境温度影响。文中提出一种红外气体检测的温度补偿方法，研制了用于大气二氧化碳浓度红外检测的分析仪。选取以 4.26.m为中心波长的 CO2气体吸收线；利用高低温试验箱，对分析仪进行温度补偿实验研究；配置标准 CO2气体浓度，对分析仪进行浓度标定实验研究。测量结果表明，红外 CO2气体分析仪浓度测量稳定，温度补偿显著，具有快速响应、应用范围广等优点。该红外 CO2气体分析仪为陆地生态系统碳收支监测等领域提供可靠数据支撑。

本文提出一种基于谱残差变换的电力设备热缺陷识别技术。首先，根据电力设备红外图像中自然背景的冗余特性和热缺陷目标的显著性特征来构建谱残差变换模型，对电力设备红外图像进行谱残差变换，生成具有显著性信息的热缺陷初始识别结图。然后，采用引导滤波技术对初始识别结果进行处理，联合利用红外图像中的温差信息和空间结构信息，提升热缺陷的识别率，生成最终识别结果图。实验结果表明：与其他传统热缺陷识别方法相比，本文所提出的方法在识别精度与识别效率上有显著优势，满足电力设备热缺陷带电检测的应用需求。

将红外热成像技术与图像处理技术结合，用压差法进行建筑外窗空气渗透检测。通过红外热成像仪对建筑外窗进行红外图片采集，利用图像处理技术对采集的外窗图像进行红外图像处理，针对红外图像中的异常区域对外窗缺陷进行检测，并进行缺陷的面积计算，建立外窗缺陷红外检测模型。根据实验测得的室内外温差、外窗缺陷面积、空气渗透量建立建筑外窗空气渗透量计算模型，将模型与建筑外窗缺陷红外检测模型结合，对外窗缺陷引发的能耗进行定量分析。结果表明：对外窗缺陷进行维护，能够减少外窗耗能，提高外窗节能。外窗每减少 1 cm2的空气渗透面积，每年能够节能 66146 kJ；外窗气密性能等级每提高 1级，单位面积外窗每年能够节能 110012 kJ。

为了解决在现有道路照明条件下，因环境照度不够、环境光强快速变化等原因，造成车辆对周边物体自动识别的准确率低的问题，本文通过软件仿真，设计了一种车载红外补充照明系统。使用红外 LED作为光源，光源发出的光线经抛物面反射镜准直后，通过单排复眼透镜，在距离光源 25 m处得到均匀性大于 90%的矩形光斑，系统的辐射能利用率达到 98%，通过 30个照明模块组成平面阵列，目标照明面的平均辐照度大于 0.8 W/m2。结果表明，采用单排复眼透镜实现匀光，其结构简单，装配公差宽松；本设计方法适用于其他照明系统。