随着我国经济迅猛发展,电力资源需求日益增加。然绝缘子作为输电线路中的核心组件,其正常运行直接关系到电网的安全运行。考虑到绝缘子运行环境较为复杂,对绝缘子日常监测和维护较为困难。因此,绝缘子图像识别及其检测方法能够为绝缘子缺陷诊断提供新思路,及时发现并处理绝缘子缺陷问题对电力输电线路的稳定运行具有重要意义。本文以绝缘子自爆缺陷为研究对象,基于传统图像检测和深度学习相结合方法建立起绝缘子缺陷的图像识别和诊断方法。首先,采用传统的方法对绝缘子缺陷的图像进行色彩空间分析,增大感兴趣区域和背景区域的提取。其次,对绝缘子缺陷的图像平滑预处理,通过不同的平滑滤波算法分析出适应于绝缘子缺陷的图像方法。接着采用大津算法、区域生长、以及二者相结合的算法来实现对绝缘子缺陷的分割,并根据定量分析来对比本文算法在对绝缘子缺陷图像分割的优势。最后遵循图像形态学的处理来定位分割后绝缘子以及绝缘子缺陷所在的位置,从而实现对绝缘子缺陷的定位。考虑到绝缘子缺陷图像运行环境比较复杂,引入深度学习的方法,首先对现有的数据集进行数据增强。其次,通过YOLOv4即只需查看一次（You Only Look Once v4）算法实现对绝缘子缺陷的图像识别和定位。基于绝缘子图像本身以及缺陷图像正负样本存在不均衡情况,本文在保证检测速度的前提下对YOLOv4模型中损失函数的计算方式进行改进。针对绝缘子与缺陷块中背景的差异、绝缘子和缺陷块的尺寸大小不一,提出了改进交叉熵平衡正负绝缘子图像样本个数,以达到提高绝缘子图像本身以及缺陷识别和定位的可靠性。实验计算结果表明,改进后的方法在绝缘子图像缺陷的检测在精度上比未改进之前的检测结果有着明显提升。基于绝缘子缺陷检测的应用平台对提出的方法、以及当前比较主流的检测框架、以及在不同的数据集样本之间进行定量分析。实验计算结果表明,改进方法对绝缘子图像单张检测时间为3.27s,在检测精度上比原始的YOLOv4算法对绝缘子缺陷识别和定位提升了24.36%。同时改进后的YOLOv4算法在绝缘子本身以及缺陷同时存在情况下m AP即平均精确度值（mean Average Precision）为84.05%,比原始的YOLOv4算法提高了17.83%。在对绝缘子缺陷的图像检测结果发现,其改进后的检测精度为95.89%,比绝缘子本身和缺陷图像存在时提升了9.26%。验证了本文提出的方法对绝缘子检测和缺陷识别有着良好的效果,为输电线路上的绝缘子缺陷检测和分析提供新思路。