摄像机透镜晶体材料折射率等固有属性、透镜表面制作工艺导致光滑程度参差不齐以及人工组装等随机因素,不可避免造成成像时的几何畸变现象,影响了图像信息的原始性,当该图像用于后续处理时,不能得到对象的真实信息,因此研究畸变校正技术具有现实意义。SF6断路器是电力系统中的关键设备之一,电力规程需要定时人工现场巡检其气体压力、密度值,而压力表盘位置过高或位于夹层都会使得工作人员难以直观其指针示值,通过机器识别技术和遥视技术相结合,实现电力设备工作参数实时监测也具有重要意义。论文针对因摄像机镜头成像造成的图像几何畸变问题,研究了基于粒子群算法与多个自由平面标定法融合的图像畸变校正方法,并将其应用于工业图像机器识别中。分析了摄像机镜头畸变成因、畸变类型以及非线性畸变校正方法;采用多个自由平面标定法对摄像机数学模型参数进行标定;针对粒子群算法,给出了基于目标值的惯性权重因子计算方法;利用改进的粒子群算法优化了摄像机数学模型的标定参数,从而对非线性畸变图像进行校正。最后,分别用迭代法和Otsu算法对校正后的SF6断路器压力表盘指针图像进行阈值分割;并对比Sobel算子、Canny算子和形态学三种方法,对分割结果提取边缘信息;利用基于Hough变换的直线与圆提取方法定位指针,从而将指针指示角度变换为压力示值,实现了视感检测在电力系统智能遥视中的应用。实验结果表明,给出的基于改进粒子群算法参数优化的多个自由平面标定法的图像畸变校正技术能够较好复原畸变图像,预处理的结果为后续实现分割和边缘信息提取提供了保证。将视感检测融入电力系统中的"四遥"技术,丰富了遥视技术的内涵,替代了人工定时巡检,降低了远程视频监控人员的目测工作强度。