近段时间，有作者咨询期刊天空老师电网红外图缺陷检测相关的论文，为此期刊天空老师整理了一部分，给大家分享一些，供大家参考。注意：这些论文文献只是参考，切勿抄袭。
电网红外图缺陷检测论文如下：
论文一：红外技术在避雷器绝缘缺陷检测中的应用——《电测与仪表》
摘要：金属氧化物避雷器是电力设备过电压防护的重要元件，其运行状态不仅关系到自身的安全，还会给被保护设备带来影响，甚至引发电网接地故障。红外检测作为一种带电检测手段，能及时发现运行避雷器的潜在缺陷，评价避雷器是否能继续带电运行，避免缺陷扩大为电力事故。文中以红外检测发现500 kV避雷器受潮缺陷为例，分析了避雷器绝缘受潮的发热特征，并通过解体分析，总结了避雷器受潮的原因及绝缘劣化规律，证明了红外诊断发现避雷器绝缘缺陷的及时性和准确性。
关键词：金属氧化物避雷器; 红外检测; 绝缘受潮; 发热特征;
论文二：基于红外锁相法的涂层脱粘缺陷检测与识别——《红外技术》
摘要：通过建立涂层的三维非稳态导热模型，对涂层脱粘缺陷模型的正弦调制加热过程进行了数值计算。在不同涂层厚度与缺陷尺寸下，分别提取缺陷中心处与无缺陷处表面温度相位并进行差值计算;沿缺陷半径方向均匀取点，并对涂层表面平均温度曲线进行一阶差分。研究结果表明：通过缺陷处与无缺陷处相位差可有效检测缺陷，通过温度一阶差分可对缺陷进行定量识别。
关键词：红外锁相; 涂层缺陷; 相位差; 定量识别;
论文三：基于小波分析的倒装芯片主动红外缺陷检测——《红外工程学报》
摘要：随着微电子技术的需求和发展，倒装芯片技术在高密度微型化封装领域得到了快速发展和广泛应用，而现有的一些倒装芯片检测方法存在一定的不足之处。为此，研究了主动红外的倒装芯片缺陷检测方法。实验中使用激光加热对倒装样片施加非接触热激励，通过红外热像仪获取样片温度分布。采用小波分析方法提取包括小波熵在内的信号特征，采用自组织神经网络对不同类型焊球进行聚类识别。研究表明，通过自组织神经网络可以有效地将不同缺陷焊球与参考焊球通过距离映射法映射到不同区域从而区分开，并且可以将未知焊球信号映射到相应的区域实现聚类识别。因此该方法可以有效实现倒装芯片的缺陷检测。
关键词：倒装芯片; 缺陷检测; 主动红外; 小波分析; 自组织神经网络;
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