在我国电网系统中,传统人工逐塔巡检维护方式存在可靠性低、维护费用高以及危险性高等问题。因此,要综合多种巡检方式,实现输电线路实时检测,保证电网的稳定运行。2015年,以国家为首的电网公司,已经开始大面积的推广具有相对较高的自动化相互协同巡线模式。该模式主要以巡线无人机来完成输电线部件的检测,并将检测结果告知巡线人员,进而可针对性的对输电线部件进行维护。本文在基于巡线无人机为主构成的视觉系统下,通过对巡线无人机的视觉模拟和利用数字图像技术,进行算法设计和仿真。最后,提出了一种基于快速模板匹配的输电线横担处螺栓缺陷检测方法,提高了输电线部件检测的精准度和实效性。本文重点研究了横担图像的预处理方法,横担螺栓定位方法以及螺栓缺陷检测方法,详细工作和研究成果如下:1.根据横担图像的特点,对图像预处理方法展开研究:考虑到高压电磁场对成像传感器的干扰,图像产生严重的椒盐噪声。提出了一种非线性处理技术的自适应中值滤波算法,在保留了横担边缘的完整信息下,有效地消除了噪声;在横担螺栓精确定位中,采用Canny算子检测横担边缘,方便了霍夫变换提取直线信息;为了分析横担螺栓特征,敲定了鲁棒性较高的最大类间方差法对螺栓区域二值化,消除了高光对螺栓的影响;最后,对横担螺栓进行开运算的形态学处理、连通区域提取及轮廓跟踪,来有效提取具有不变性的特征向量。2.为了对待检测螺栓的研究更有针对性和减少不必要的工作量,采用了基于快速傅里叶变换算法的模板匹配方法来定位并含三角铁的横担区,并在该区域利用霍夫变换提取横担直线,实现精确定位。3.针对螺栓的平帽、松动以及正常螺栓的形状特征,首先利用先验知识和简单的连通面积剔除部分干扰区域,在保证基于特征向量的分类算法快速高效的前提下。采用了基于区域的最小外接矩形细长度来识别平帽和基于边界的角点检测来识别明显松动最后利用面积法识别出轻微松动,排查了因轻微松动与正常螺栓的相似而导致基于Tchebichef正交不变矩的识别率下降。最后在理想条件下,采用Tchebichef正交不变矩的特征向量来验证算法的有效性。4.完成螺栓缺陷检测系统的硬件设计和软件设计。硬件系统主要有摄像头CCD、通讯设备、遥控器、图像采集卡、PC机等。着重讲解了系统软件设计的开发工具、整体架构和各功能模块的算法设计和上位机界面显示的处理结果。