电能的稳健传输是现代社会有序发展的强有力保障。然而输电线路分布点多、分布面广,输电线及杆塔附件长期暴露于室外环境,复杂的气候条件会引起输电线路震动、膨胀或收缩,从而导致螺栓松动,造成输电线路最常见的安全隐患,需要定期对输电线路进行检修以维持其正常工作。目前,输电线路带电作业机器人已经成为研究的热点,其中,完成螺栓紧固的带电作业机器人的核心问题是如何实现螺栓的自动搜索与识别定位。为了使带电作业机器人能够高效高质量地完成输电线路螺栓紧固工作,论文开展了针对输电线路螺栓紧固带电作业自动化的研究,提出了一种用于输电线路螺栓紧固作业机器人的螺栓搜索识别算法,为证明算法的有效性,实验室团队设计并研制开发出了螺栓紧固机器人实验样机并进行测试。架空输电线路上的螺栓数量众多,其体积相对较小,且其背景复杂,难以直接使用视觉识别,而输电线路上的引流线通常为多股绞线拧合而成,具有独特的纹理特征,是螺栓周围具有明显特征的物体。所以论文将设定引流线为参考物来简化螺栓的搜索流程,即先对引流线进行定位,得到引流线的走向,然后沿着引流线向上搜索螺栓。输电线路上的螺栓周围一定范围内的结构大部分是金属材质,颜色基本为灰色调,且螺栓自身金属材质容易发生镜面反射,在强光照射以及雨水对光线的反射下,会使得螺栓在一个面中出现从最小灰度级到最大灰度级的过渡,会出现高光干扰区域,单纯的阈值区域提取方法已然不适用。为了避免此类情况对螺栓识别结果的影响,论文将利用图像的边缘信息,改进经典的Hough直线检测,设计对应于六边形的峰值投票策略来实现六边形螺栓的识别与定位。同时,论文还结合HOG+SVM的方法对出现于视野中的物体进行初步分类,提高识别定位的准确度,使用曲率滤波、直方图均衡化、Canny算子分别对图像进行去噪、增强以及边缘提取。论文提出的算法是在MATLAB平台上进行的设计开发,在Visual Studio 2013平台进行的测试实验。实验结果表明论文算法能够高效地完成输电线路上的螺栓搜索、识别、定位工作,提高了螺栓紧固带电作业机器人的智能化水平,提高了带电作业效率。