绝缘子是航天发射场电力系统输电线路的重要组成,近年来,高密度航天发射任务对电力系统提出了较高的保障需求,但是由于破损不良绝缘子造成的电力系统事故却呈现多发态势,因此,对于绝缘子破损检测问题,已经成为航天发射场电力部门亟需解决的难题。对于绝缘子的破损检测方式,目前主要依赖于人工巡检的作业方式,即工作人员通过目测观察,这种巡检方式面临诸多弊端:戈壁滩自然环境恶劣、交通不便,采用人工方式耗时耗力。为了解决此类问题,许多国家相继展开了高压输电线路巡检作业机器人的研究,国内自80年代中期后,在国家“863”项目的支持,机器人巡检也得到了很大的发展,其基本原理是在机器人上搭载有效载荷,构建基于图像处理的监测识别系统。结合航天发射场实际,本文提出了基于图像处理的绝缘子表面破损检测系统设计,分别从系统组成、工作原理、功能作用等方面,对检测系统设计进行了全面论述。同时,围绕检测识别系统设计所面临的关键技术,本文进行重点研究。(1)研究绝缘子表面破损图像预处理算法。分析了偏微分方程应用于降噪处理的基本理论和方法,考虑到仿射变换和对比不变问题,提出了在绝缘子表面破损图像预处理时应用AMSS方程,同时,给出了该方程的详细结算过程。对于关键的尺度参数选取难题,通过实验分析,研究得到了尺度参数的自动确定方法和流程。(2)绝缘子表面破损检测及特征提取方法研究。表面破损检测的关键是实现目标与背景的分割,现实情况是,没有任何一种图像分割方法具有普适性。本文依据过渡区理论,通过研究发现局部分割法具有相对较好的分割效果。利用过渡区信息能够把破损图像分为多个子图,进而通过局部阈值对图像加以分割,消除了固定子图数量时,子图大小对图像分割效果的影响,这较好地保护表面破损的区域信息。在完成对破损图像的有效分割后,提取3类特征加以描述,通过融合方式实现组合,进而开展组合特征抽取,以期能够获取到较为精准的破损描述。(3)针对三种典型的绝缘子表面破损类型,本文提出通过组合特征的方式进行表面破损的特征描述。给出了基于核主成分分析与组合特征抽取相结合的表面破损特征抽取方法。通过核主成分分析的方法的应用,能够有效降低同一表面破损时同一特征向量之间的相关性,同时,将偏最小二乘法应用于破损的组合特征抽取,得到了同一破损条件下不同种类特征的融合信息,这不仅使不同特征信息间的相关性被减弱,同时,其所抽取的特征向量能够较为精准的描述破损的特征。(4)结合绝缘子表面破损特征实际,本文提出了不确定SVDD分类器,该方法实现了SVDD与破损不确定性的有效融合,有利于提升绝缘子表面破损分类识别的准确性。根据不确定性定义,将SVDD分类器加以完善,研究得到了不确定性支持向量机破损分类方法。在完成绝缘子表面破损样本不确定性描述基础上,优化了基于SVDD的绝缘子分类方法,在破损样本有限的情况下,通过实验分析表明,组合破损特征能够达到对表面破损类型较为精准的检测识别。