近年来，随着全球变暖趋势的增强，雷暴等极端天气出现的次数增加，输电线路雷击故障跳闸率居高不下。但由于不能准确判断雷击故障类型，造成统一化的防雷措施带来了投资高、防雷效果差强人意的局面。运维单位在判断雷击故障原因时，往往根据运行经验而没有科学的判断依据，由此制定出的防雷改造措施是盲目的，并不能起到良好的降低故障跳闸率的防范作用，也会造成经济上的浪费。　　本研究在分析多种应用于雷击故障数据采集的方法后，提出了通过监测雷击故障时，绝缘子放电过程中产生的日盲区紫外线来判别雷击故障的方法，并研究了检测系统的硬软件实现方法。通过研究气体放电与紫外检测技术的原理，分析了使用此方法的可行性。本系统以无线传感器网络的形式，将监测终端采集到的紫外视频传输至监测中心服务器，通过判别系统软件对紫外图像帧进行灰度化、二值化预处理，通过基于数学形态学进行图像的提取，最后使用人工神经网络进行图像识别，与不同雷击故障类型的紫外图像特征进行比对，即可判断出该雷击故障的类型。设计的输配电线路雷击故障判别系统，可以实现雷击故障时的紫外图像信息采集、紫外图像的处理及提取，并进行雷击故障类型的判别，为输电线路差异化防雷提供数据支撑。