随着国内用电负荷不断增加,提高电力系统的供电可靠性迫在眉睫。线路巡检工作是电力行业中最普通而又重要的任务。目前,国内外各电力行业对利用无人机搭载红外仪器进行线路巡检开展了广泛研究。针对无人机红外检测电力线路的问题,本文主要进行了以下内容的研究。首先,介绍了国内外利用无人机以及红外技术进行线路巡检的发展状况,阐明无人机红外线路巡检的研究价值,并对存在的技术难点进行概述。其次,针对无人机红外线路巡检中航拍图像采集的技术难点,本文采用图像处理算法进行图像加工,主要工作包括:灰度化、去噪、图像增强、边缘检测。提出了一种基于自适应的改进中值滤波算法,通过检测滤波窗体中信噪比,改变滤波模板大小,解决了传统去噪算法固定模板带来的细节丢失问题。图像增强上采用直方图均衡化算法,充分利用0-255个灰度级,解决了红外图像对比度过低问题。利用四种边缘检测算子,对不同设备进行识别工作,对比实验结果,总结了部分电气设备以及线路巡检场合所适应的算子类型。最后,介绍了电力线路设备常见的故障类型以及对应的诊断依据,列举了几种常用的诊断方法。利用经图像处理后的图像信息,通过比色条中温度与色彩的映射关系,获得线路中电气设备的发热情况,对设备运行的健康状态进行初步判定,可为电力工作人员提供科学有效的参考依据,验证了无人机红外线路巡检方法的可行性。