摘要：随着科技的发展日益发达，对输电系统进行检查越来越重要，其中使用无人机对输电线路进行检查即方便又迅速，发展无人机检查输电线路已经变得越来越重要。现在的输电线路网络越来越大，对这么大的线路网络使用无人机来检查是时代必要的发展，对于现在的我们是非常迫切。本文对于基于机械视觉的电力线路巡检方案进行了研究与设计，对于无人机在野外航拍所得到的红外图像进行分析和统计，从红外图像中找出电力线路发现故障区域，能够帮助检查人员快速了解所拍摄的路段，发现该路段是否有故障和安全隐患存在。因为这种方式可以很高效率地完成对整个电力线路的检查，所有对于我国的输电系统的维持有很大的帮助。

本文对于基于机械视觉的电力线路巡检方案进行了研究，首先对这个课题研究的背景情况和意义进行了简单的说明，对图像的获取进行说明，对解决图像处理的方式进行讨论和分析，以及对我在研究过程所使用的软件函数库进行说明，设计了识别电力线路红外图像的软件程序。根据红外图像中的电力线路存在的物理特性进行分析，对电力线路红外图像使用各种算法对其进行处理，主要分为图像灰度化、图像滤波、图像二值化、图像形态学开运算，最终得到红外图像中该路段的电力线路的实际情况。

关键词：图像处理，无人机，电力线路检测，巡检。

目录

摘要

Abstract

1.绪论-1

1.1电力巡线中图像识别的研究现状-1

1.2研究背景及研究意义-1

1.3课题研究的主要内容-2

2.电力线路红外图像分析研究-4

2.1电力线路红外图谱的预处理-4

2.1.1 电力线路图像的灰度化处理-5

2.1.2 电力线路图像降噪-6

2.1.3电力线路图像二值化处理-9

2.1.4电力线路的形态学开运算-11

2.2电力线路红外图谱梯度检测-14

2.2.1 Sobel算子-14

2.2.3结果分析-17

2.3研究利用设备标识对比进行红外图谱故障诊断技术-19

2.4小结-19

3程序设计-20

3.1读取图像-20

3.2图像灰度化-20

3.3图像滤波-21

3.4图像二值化-21

3.5图像的形态学开运算-22

4.总结-23

5.致谢-24

参考文献-25

附录一：基于机械视觉的电力线路巡检程序代码-26