随着我国电气化进程迈入新时代,我国的总发电量与人民生活用电量都大幅上涨。在社会用电量与输电量、装机容量与传输电压不断上升的大趋势下,对电力传输系统的可靠性与安全性提出更高的要求。近年来,紫外线成像技术被广泛应用于电晕放电检测。该方法具有操作方便、安全、灵敏度高、抗干扰能力强,准确定位故障位置等优点。本文针对紫外成像法中利用光斑面积检测绝缘设备故障的相关问题进行了研究,并针对紫外图像的分割算法进行了创新,本文主要内容及创新点如下:首先,分析了紫外成像仪的成像原理和污秽绝缘子的闪络机理,从理论上研究了利用紫外图像的光斑区域面积表征绝缘设备表面放电量的有效性,并针对紫外图像的分割算法进行了创新,提出了紫外图像中光斑区域的分割与特征提取方法。对大雾环境下的放电设备紫外图像做去雾处理;对彩色紫外光斑图像提出基于高斯函数的色彩映射算法的图像预处理,增强图像对比度,降低了彩色光斑分割算法复杂度,提高了分割算法的准确率;对比分析了人工阈值分割、最大类间方差阈值分割、水平集分割三种图像分割算法在紫外成像法检测过程中的应用。其次,通过绝缘子人工污秽实验,分析紫外成像法的检测距离、环境湿度、环境温度、绝缘子两端电压等级以及绝缘子的污秽等级与紫外图像中光斑面积的关系。实验结果表明,紫外成像法检测设备放电时,检测距离能够影响光斑面积大小,且光斑面积随距离增大呈指数衰减。污秽绝缘子随环境温度和环境相对湿度的变化而变化,环境湿度越大,污秽绝缘子两端漏电量越大,光斑面积也就越大。但当环境湿度达到一定程度时,由于紫外辐射传输过程中衰减量增大,光斑面积几乎不随放电量的增大为增大。因此在高湿度环境检测过程中,需充分考虑紫外辐射的衰减因素对检测结果的影响。最后,通过收集实验数据,建立污秽绝缘子放电紫外图像的光斑面积数据库。利用光斑面积的平均值、最大值和环境温度、环境湿度、绝缘子两端电压等级五个特征量训练随机森林分类模型,判断绝缘子漏电程度,并综合环境湿度、温度等因素,评估绝缘子的污秽等级。使用交叉验证、袋外误差分析法、ROC曲线与混淆矩阵评估随机森林污秽等级分类模型,结果证明,该模型具有较好的分类性能。此外,通过对某变电站现场检测的结果的分析可知,污秽绝缘子在一定的湿度条件下高频出现间歇性光斑,其光斑面积的极差、方差两个特征量远高于相同环境表面粗糙绝缘子和伞裙裂纹绝缘子。该结果证明了利用紫外成像法直接检测漏电绝缘子的缺陷类型具有可能性。