本次设计研究的方向是无人机机载吊舱在电力巡线中绝缘子定位识别和缺陷检测上的应用。

1.1 背景及意义

近几年，许多行业对电力的需求与日俱增。为了满足需求，国家电网公司加大了对电网的投资及建设力度[1]。随着配电网的投入及建设力度的持续加大，输电线路电压等级和输电距离随之增加[2][3]，线路发生故障的可能性也越来越大。为了保证电力运行的安全和稳定，需要定期的对输电线路进行巡检和故障检修[4]。据统计，输电线路中70%以上的故障是由于绝缘子故障引起的[5]，若不及时对这些绝缘子进行更换，必然会造成事故[6]。因此，及时并准确地对绝缘子进行故障诊断至关重要。

在输电线路综合检测系统中，无人机的机载吊舱常见的有可见光、红外、紫外[7]。而在绝缘子的故障诊断上，红外测温技术具有灵敏度高、操作安全、诊断准确[8]等优点。对绝缘子的故障诊断，首先由巡检员到达现场手持红外热像仪对运行中的绝缘子进行热成像分析，进而完成对绝缘子的故障诊断。该方法虽能准确地对绝缘子进行故障诊断，但需要对每个运行中的绝缘子重复上述操作，人为工作量大，效率低，不能做到对故障绝缘子的自动诊断和故障远程预警。

因此，本文提出并研究了一种基于红外视频图像的绝缘子故障诊断系统。以绝缘子的红外视频图像为数据源，利用故障绝缘子红外图像预处理、分割和识别技术，完成对绝缘子的故障自动诊断。该基于红外图像的绝缘子故障诊断系统能在一定程度上减轻人力和物力的投入，提高巡检人员的工作效率，为绝缘子故障自动诊断提供了一条新方案。

1.2 相关技术国内外研究现状

基于红外图像的绝缘子故障诊断系统主要应用的技术为红外测温技术、红外图像处理技术。

1.2.1 红外测温技术在电力系统中的应用

国外将红外测温技术应用于电力设备的运行状态监测始于20世纪60年代，其大致的发展历程如所示：

表1-1 国外红外测温技术的发展历程