带电作业是电力设备测试、检修和改造的重要手段,它对提高供电可靠性、减少停电损失和保证电网安全具有极其重要的意义。带电作业机器人技术作为安全带电作业的发展趋势及重要技术走向,视觉引导是其实现自主运行的关键技术。本课题基于隔离式断路器不停电检修作业的相关技术要求,以智能变电站中高压母线与断路器的连接金具为研究对象,重点研究了高压检修机器人的目标识别和定位技术,研究内容具体包括以下几个部分:1.结合视觉系统运行环境以及连接金具特性,提出了一种高压环境下的视觉系统等电位作业方案,并对视觉系统进行概要设计以及定位策略分析,通过实验验证了等电位方法的可行性。2.分析了已有的弱纹理目标识别算法,基于图像梯度的识别算法需要大量的模板,而基于轮廓特征的算法往往对图像轮廓提取的要求很高。本文提出一种新的基于直线段特征的目标识别方法,使得:1)算法描述子具有尺度不变性、平移不变性以及旋转不变性,可以通过较少的模板较快地实现目标物体的识别;2)算法对边缘轮廓完整性要求降低,对非线性光照变化具有较好的适应性;3)算法对微小变形具有适应性。最后通过实例验证了算法的有效性。3.针对于实际应用环境中金属标记点的定位问题,在分析光照环境以及金属表面反光等干扰因素对图像分割影响的基础上,提出一种基于大津法并结合局部阈值思想的图像分割算法。并通过理论分析,给出了算法中关键变量的选择原则。随后对分割后的图像进行椭圆拟合与坐标求解,得到最终的定位结果。对不同光照下金属标记点进行分割与定位测试,实验结果表明该算法对于光照不均匀背景图像有很好的分割效果,且特别适用于物体表面反光的情况。最后通过仿真和实例分析得到金属标记点定位精度达到毫米级别,满足课题要求。