低压电器电弧的运动对电器的分断能力、电寿命以及判断电器是否发生故障都起着相当重要的作用。揭示电弧从燃弧到灭弧的动态变化过程，是提高低压电器产品可靠性的有效途径之一。 边缘检测是数字图像处理中一项非常重要的技术。对电弧图像进行边缘检测是研究电弧运动的前期工作，能否找到一种适当的且效果好的边缘检测算法，在对电弧运动的研究中至关重要。本课题主要就是针对低压电器的电弧图像进行边缘检测的算法研究。 本文介绍了与课题相关的各种理论、概念，如图像分割、边缘提取以及模式识别的理论和常用方法等，并对数字图像处理中常用的方法、函数等也做了介绍。 主要的研究工作包括以下几个方面： 对一些传统的边缘检测算子，如：Roberts算子、Sobel算子、拉普拉斯算子等等进行了原理分析，并将这些算子应用于电弧图像，测试其边缘检测的效果。但这些传统边缘检测算子都过于简单，其去除噪声以及确定边缘位置等性能不是很理想。本文也对高斯．拉普拉斯(LoG)算子进行了分析，但经过分析测试其边缘检测效果依然不是很令人满意。 John Canny提出了边缘检测的三条准则，并在此基础上提出了一个效果很好的算法：Canny算法。本文详细介绍分析了这三条准则和Canny算法，并对Canny算法进行了实现并测试其效果。 然后，本文对以上算法进行了详细的评估与对比。并在这些算法的基础上，基于电弧图像的特点，提出了一种改进的多阶段边缘检测算法，这个算法中应用到模式识别中的类别可分离判据的理论，并使用了Canny算法所中提出的双阈值法和非极大值抑制方法等等。 测试该算法在电弧图像上能够取得较好的边缘检测效果。