随着电网技术的发展,输电线路的安全稳定运行越来越重要,基于直升机或无人机的线路巡检开始在全国范围推广施行。但是巡检图像的检测主要通过人工来完成,工作效率低,不适应现代自动化生产的要求。本文提出了一种基于嵌入式平台的绝缘子故障能诊断方法,可以将直升机巡线采集的绝缘子图像进行故障诊断,并将诊断结果和采集图像进行传输。　　本文设计的基于嵌入式平台的绝缘子故障诊断系统主要包括系统硬件的设计、开发环境的移植、绝缘子故障的智能诊断算法和诊断算法在 Qt环境下的编写五个部分,可以实现裂纹、污秽、掉串三种绝缘子典型故障的诊断。其中系统的硬件设计部分具体包括中央处理器的选型、外围电路设计和通信模块设计;软件设计部分包括嵌入式Linux内核的裁剪、移植、下载,U-boot引导程序的编译及移植,绝缘子图像预处理算法和诊断算法的设计与编写,以及应用Qt Creator开发出人机交互界面。　　对于绝缘子的故障识别,首先要对绝缘子图像进行预处理,再根据绝缘子的几个常见故障特征,设计了三个特征提取算法,提取出了伞裙比、平滑度、连通比等特征,并基于改进的BP神经网络算法实现完成绝缘子污秽、裂纹、掉串等三个故障的识别。进而在嵌入式平台的Qt环境下,实现绝缘子故障诊断程序的编写,通过Qt的跨平台编译能力,在PC机上开发出在嵌入式平台上运行的应用程序。在嵌入式平台通过对80幅绝缘子故障图像进行测试,正确识别率达到90％,验证了本文所建模型的可行性,该系统满足设计的要求。