紫外成像法和红外成像法原理不同,各自具有不可互替的优点。单一使用紫外或红外成像法来检测电力设备的隐患,都会存在不足,都有可能无法及时发现设备隐患。紫外检测和红外检测是两种互补的、相辅相成的技术。本文分析了紫外图像存在的问题,对其进行预处理的方法,以及紫外图像光斑面积和电压等环境因素的关系,探讨紫外和红外检测方法的差异和互补性,并开展了现场检测和实验室的模拟、研究工作。提出了基于中值的图像自适应去噪算法,以及基于对比度受限自适应直方图均衡的图像增强算法。这两种算法运行速度都很快,无需手工调节参数,经过预处理后的紫外图像噪声小、亮度均衡、边缘清晰。提出了基于自适应直方图变化的紫外图像异常放电区域分割方法,对紫外图像放电区域进行精确、完整分割,实现快速检测并准确定位放电部位。针对非林系列紫外成像仪,本文分析了电力设备电晕放电时光斑面积随电压等级、观测距离、仪器增益、温度、湿度、气压、风速、污秽等8个环境因素变化的特性,构造了标准环境因素,建立了光斑面积和各环境因素的对应关系,并分别拟合出修正系数,修正得出光斑面积。定义了设备的局放量和紫外成像的光斑面积之间的关系公式,并由光斑面积估算出放电量。定义了局放量和放电故障等级的对应关系,实现了电力设备放电程度的定量评价。探讨紫外和红外成像两种技术的差异和互补性。提出了红外与紫外的协同分析函数,归一化红外异常发热区的相对温差以及紫外异常放电点的局放量。并结合红外与紫外各自的故障等级判断标准,测算出协同故障值;提出了协同故障等级评判标准,实现了红外和紫外成像法的协同检测和分析。设计出一套基于此原理的电力设备红外与紫外成像检测系统,将紫外与红外图像输入系统,即可自动地完成图像的预处理,并协同分析,判断出故障情况。