真空开关分闸速度即操动机构运行速度,对真空开关电弧形态以及真空开关使用性能起着重要作用。近年来,随着真空开关向高电压、大容量领域渗透,迫切需要解决的一个技术难题就是如何选择合适速度参数的操动机构。操动机构具有运行时间短、加速度高、行程短等特点,这给其运动参数诊断带来较大困难,传统的真空开关分闸速度检测方法主要有光栅传感器检测法和外加电容分析法。运用这些方法可实现分闸速度计算,但是检测精度不高,难以实现触头运动速度对电弧形态变化影响的研究。本文以操动机构分闸速度为研究对象,运用数字图像处理技术对触头运动序列图像进行边缘检测,识别动触头位置,得到帧间动触头位移。根据动触头位移及帧间图像时间间隔,进而计算动触头分闸速度。通过实验采集得到的电弧触头运动序列图像具有亮度高、变化剧烈、噪声大等特点,本文根据电弧边缘与触头边缘重合的特点,利用二次多项式插值亚像素边缘检测法检测电弧边缘,提取电弧亚像素边缘点并用霍夫投票剔除干扰点,对剩余的边缘点进行直线拟合,即可得到电弧真正的边缘位置。这样就避免了在图像中直接进行触头目标识别,将问题转化为边缘检测问题,最后用v=s/t计算帧间平均速度代替触头瞬时速度。检测结果表明,该算法检测速度快,可行性良好。根据电弧图像的边缘近似为理想边缘阶跃模型,本文采用了基于灰度矩的亚像素边缘检测方法,通过采用7×7卷积模板与电弧图像做卷积,求得电弧边缘的归一化参数,得到电弧亚像素边缘点并用霍夫变换剔除干扰点,最后用直线拟合法得到电弧真正的边缘位置及动触头位移。同样用帧间平均速度代替触头瞬时速度,得到操动机构分闸速度。。检测结果表明,该算法对电弧边缘的定位精度可达到0.01～0.35像素,同时,拟合的分闸速度曲线较平滑,拟合误差较小。分析表明,基于灰度矩的亚像素边缘检测法对触头的定位精度高于二次多项式插值法的定位精度,拟合的分闸速度曲线与实际速度曲线吻合更好。本文对触头序列运动图像中的触头分闸速度检测进行了深入的研究和分析,将两种经典的亚像素边缘检测方法应用于分闸速度检测,最后找出一种精度更高的方法。结果表明,基于灰度矩的亚像素边缘检测法具有一定的精确性和稳定性,为真空开关分闸速度检测提供了一种新方法,同时检测精度也有很大提高。