复合绝缘子是保障电力传输中绝缘性能安全的关键性部件,主要由硅橡胶材料组成,因具有特殊气味和鲜艳颜色等特点,容易被鸟类啄食造成损伤。绝缘子鸟啄损伤会破坏其外绝缘性能,导致局部电场畸变,当损伤处场强值接近甚至超过4.5k V/cm时容易产生电晕现象,造成附近空气电离,威胁输电线路安全性,因此,定期检修绝缘子对保障输电线路安全稳定的运行至关重要。随着无人机在输电线路巡检中的广泛应用,巡检效率不断提高,既节约了人力成本,也减少了运维人员受伤的风险,但无人机拍摄的大量图像,无法直接为运维人员提供直观的判断依据,只能凭借经验决定是否需要更换复合绝缘子。本文对复合绝缘子鸟啄损伤风险评估问题进行了系统分析,主要研究内容如下:（1）针对复合绝缘子鸟啄损伤造成的电场畸变问题,提出一种基于有限元计算的复合绝缘子鸟啄损伤电场分布规律分析方法,该方法按实际复合绝缘子参数建立不同损伤情形下的有限元模型,通过有限元计算研究了不同型式绝缘子在不同损伤位置?不同损伤大小情形下电场分布规律,并通过实验对比验证了有限元计算的可靠性。（2）针对鸟啄损伤造成复合绝缘子伞裙破损问题,提出了一种基于HED网络的复合绝缘子鸟啄损伤图像检测方法。该方法采用了中值滤波和具有色彩保护的多尺度Retinex算法进行图像预处理,解决了图像采集传输过程中噪声干扰和光照不均的问题,利用语义分割获得含有复合绝缘子目标区域信息,结合HED边缘检测方法,实现了复合绝缘子鸟啄损伤检测,通过实验将其与传统算法对比分析,验证了该方法的优越性。（3）为进一步研究复合绝缘子鸟啄损伤的危害程度,以量化的方式为运维人员提供直观的指导意见,提出了一种基于深度学习的复合绝缘子鸟啄损伤风险等级评估方法,该方法以不同损伤情形下电场有限元计算结果为指导制作标签数据库,采用YOLOX深度学习框架构建复合绝缘子鸟啄损伤风险等级评估模型,系统性地实现复合绝缘子鸟啄损伤风险等级评估。通过实验将其与其他深度学习模型对比,实验结果表明,该方法精度高于其他深度学习模型,m AP达到了80%左右,可应用于工程实际,对保障输电线路安全稳定运行具有重要意义。