受強電磁干擾，配電室容易產生高壓放電，限制了傳統的測溫技術在配電室中的應用。傳統配電室應用方法采用的測溫技術可以在線監測電力設備故障發熱敏感部位溫度。因惡劣天氣頻發，該方法不適用于露天高壓場所。光纖上堆積太多雜物會因高壓放電，發生危險。為了有效解決上述問題，紅外熱成像智能巡檢機器人在配電室的應用研究越來越多。

基于智能巡檢機器人的配電室設計有效實現了配電室電氣設備的紅外熱成像測溫。主要方法為在配電室內安裝紅外熱成像智能巡檢機器人，用于檢測設備內部熱曲線，反映設備整體的運行狀態。機器人是活動信息的獲取平臺，配有狀態感知系統，具有強大的推廣應用能力。在圖像處理技術上，針對設備發熱與巡檢覆蓋，利用紅外熱成像智能巡檢機器人搭載的紅外熱像儀拍攝目標。通過融合紅外熱像圖和可見光圖像，高密度監測配電室設備發熱敏感部分，及時預警。

圖為配電室紅外熱成像巡檢機器人

利用紅外熱成像智能巡檢機器人對配電室進行測溫，需要將配電室圖像與圖像配準融合，以獲取紅外熱像圖與可見光圖像。為提高測溫精度，需對圖像進行預處理。在圖像處理與配準前，需要定性配電設備缺陷。在確定設備故障類型后，在診斷時避免出現故障缺陷誤判。考慮上述問題，選用表面溫度判斷法，依據現場測得表面溫度值，參照國標的有關規定評判設備是否超過標準值。若設備表面溫度超過標準值，就可以根據設備運行負荷率大小確定設備缺陷。在小負荷情況下，如果出現溫升超標，檢測中應更加嚴格。對于運行負荷較小，相對溫差較大的設備，只需要通過改變負荷率增大設備負荷電流。通過試驗測試確定設備缺陷。在無法復測的情況下，可暫定為一般缺陷，但要注意監視。確定設備故障發生的判斷依據后，為提升測溫精度，使紅外熱圖像獲得更好的視覺效果，利用圖像處理去噪、圖像配準疊加多幅圖像。最后，匹配同一目標區域的影像，再通過圖像處理與圖像配準融合，即可獲得更佳的視覺效果