巡线机器人能够沿输电线路爬行，利用携带的检测仪器代替人对杆塔、导线、绝缘子、线路金具等实施接近检查。这种作业方式，将大大减轻输电线路维护人员的劳动强度，提高巡检效率与质量，对保证输电系统的安全可靠运行具有重要意义。巡线机器人多采用轮式行走机构，架空输电线路相线和地线上安装的防震锤、绝缘子、悬垂线夹、耐张线夹等线路附件是影响巡线机器人行走的障碍。因此，巡线机器人必须借助传感器探测并识别这些障碍，然后根据障碍类型规划越障行为，跨越杆塔，才能沿输电线路大范围自主行走。　　 本文围绕巡线机器人视觉导航、输电线路附件缺陷视觉检测等任务，针对障碍目标的检测、识别、空间定位、越障视觉伺服和绝缘子破损检测等问题进行了研究。本文工作的主要贡献体现在：　　 针对220kV架空输电线路的结构特点，提出了一种基于存在概率图的圆/椭圆检测方法，在此基础上设计了基于结构约束的障碍识别算法。并采用Kalman预估器跟踪障碍物，融合帧间信息以提高障碍物识别质量。　　 采用双目立体视觉测量障碍物与巡线机器人之间的距离。对基于区域的立体匹配方法中区域相似性测度、匹配窗口尺度和匹配搜索策略等进行了研究。针对障碍物表面亮度较为均匀的问题，提出了一种自适应多匹配窗的搜索策略，提高了对应点的匹配精度。　　 根据双臂巡线机器人越障操作的特点，设计了基于图像的越障视觉伺服方案。通过对傅立叶描述子性能的分析，构造了具有平移、旋转、尺度缩放及起始点不变性的轮廓形状特征向量，提出了基于傅立叶描述子的驱动轮识别、图像特征抽取和驱动轮一相线图像空间中相对位姿估计等算法，在此基础上设计了带有死区的比例控制器，实现了驱动轮一相线对中视觉伺服控制。　　 提出了一种基于绝缘子图像窗口纵向剖线模式的表面破损检测算法。算法根据瓷绝缘子的结构特点，从CCD摄像机获取的图像中抽取瓷绝缘子局部区域特征，利用三层BP神经元网络从复杂背景中识别出目标绝缘子并定位，然后采用扫描分析绝缘子图像窗口纵向剖线模式的方法判断绝缘子的完好状态，实现瓷绝缘子破损的视觉检测。