接触网支持悬挂装置作为高速铁路架空接触网的核心部件,其状态好坏直接决定着悬挂系统的稳定性,影响着弓网受流质量及列车运行安全。定位线夹作为支持装置和接触线连接的关键悬挂部件,是电气冲击和机械应力集中的部件之一,高速通过的受电弓对线夹的冲击及振荡会导致定位线夹出现螺母松动、脱落等不良状态。一旦定位线夹故障,将直接影响牵引供电系统的安全性和可靠性。目前,现场推广应用的悬挂状态检测装置集中于绝缘子故障检测和定位器坡度检测等方面,而定位线夹的检测却采用人工巡检和人工判读图片两种方式,效率及准确率低下。针对定位线夹不良状态的检测尚无实际应用的问题,论文开展了针对定位线夹巡检图像的智能检测算法的研究。本文以接触网悬挂状态检测监测装置(4C装置)得到的巡检图像作为检测对象,研究分析了图像处理技术在接触网几何参数、定位器坡度、绝缘子故障识别的应用,提出了基于图像处理的接触网定位线夹的目标识别及状态检测方法,完成了系统设计和用户界面开发,实现了状态智能检测和缺陷预警,并通过对实际线路数据检测验证了该方法的实用性和通用性。论文首先对检测图像进行预处理,实现图像去噪,增强及分割；然后基于结构特征和机器学习的方法实现目标的识别与提取；最后对定位线夹区域局部图像处理分析,实现其缺陷状态识别及预警。在定位线夹目标识别中,基于Hough变换和形态学处理实现了支持结构线段检测及合并,通过在线段端点区域检测结构特征提取候选区域,在候选区域内基于机器学习实现了定位线夹目标识别与定位。在定位线夹状态检测中,通过提取定位器下边缘和最大极值稳定区域算法实现各螺母区域的初定位和精定位,并采用高宽比、矩形度和像素统计三个特征值组合的方法判定螺母状态,实现定位线夹缺陷状态的识别与预警。最后,基于Microsoft Visual Studio平台与OpenCV计算机视觉库完成了定位线夹状态智能检测算法和用户界面的开发,并对多条实际线路不同条件下接触网悬挂状态检测监测装置的巡检图像进行测试,验证了本文设计的定位线夹状态智能检测算法的可行性和可靠性。