为了应对世界气候变化与能源低碳转型压力不断增加,实现碳达峰、碳中和目标,我国的水电事业的进入了高速发展阶段。水电站和抽水蓄能电站在电网中具有调峰填谷、调频调相、事故备用等功能,对于维护电网安全稳定运行、建设以新能源为主体的新型电力系统支撑作用重要性不言而喻。随着常规水电站和抽水蓄能电站发电机组的容量不断增加,其运行稳定性得到广泛关注。水轮发电机组运行状态的好坏直接影响着机组的寿命、效益和安全,尤其大容量机组更显突出。水轮发电机定、转子间空气间隙（简称气隙）对发电机的安全稳定运行有着直接的影响,通过监测气隙可反映出机组的运行状态,但是水轮发电机组的转子转速较快,可达每分钟上百转,这导致水轮发电机组的定转子气隙偏心现象难以使用肉眼及测距仪等仪器的观察,并且现有的感知传感器也难以反馈定子及转子的整体信息,导致工作人员不能及时发现隐患点,对发电机的运行存在威胁。针对目前水轮发电机气隙监测方法的不足,本文提出了一种基于单目视觉图像的水轮发电机气隙分析方法,首先对水轮发电机定转子图像采集装置进行标定以获取其内部参数,采用逐帧解析方法实现轮廓图像获取,将采集到定转子图像的进行灰度化处理,并对强电场环境下获取的图像进行滤波、二值化、边缘检测以及定转子图像的轮廓边缘提取。之后采用了一种基于改进型GA算法的定转子轮廓提取优化方法,以优化提取效果。最后构建高转速图像捕捉模型及动态目标测距算法,实现气隙的动态计算分析。该方式在检测发电机转子气隙对转子磁路影响较低,具有实时性强、易操作等优点,且极大的降低了工作人员巡检工作强度,为发电机的抢修节省了大量时间,为机组的安全稳定运行提供保障。