当前英美西方先进国家的引擎维修采用状态维修方式,即通过先进的传感器和信号处理方法,准确地判断引擎的工作状态来确定引擎是否需要进行维修。特别是美国最新的F-35联合攻击战斗机的引擎创新地采用了紫外探测器对引擎进行实时监测。所以,采用紫外光波段进行飞机引擎的状态探测是一个重要的发展趋势。本文在采集多种型号飞机故障引擎(故障包括富油燃烧以及引擎转速不均等故障)喷口紫外光学图像的基础上,利用紫外光学图像处理方法,处理和分析了所采集的紫外光学图像的直方图以及灰度均值、最小值、最大值、灰度总和、标准偏差、相关性分析等信息,从而提取故障引擎的紫外光学图像特征,为采用紫外光电技术进行飞机引擎的状态探测探索了一条新的技术途径。实验表明,利用紫外光学图像的直方图特征以及数据统计可以作为定性地判断引擎是否故障的依据。而且利用紫外光学图像对飞机引擎进行诊断比采用红外图像的方法背景干扰明显降低,这样对图像处理和特征提取是非常有利的。