输电线路巡线机器人视觉系统图像处理及模式识别研究是针对电力系统输电线路巡检需求而开展的一项重要研究。随着电力网络的不断扩展，传统人工巡检方式已难以满足高效、精准的巡检要求。该研究通过结合计算机视觉、图像处理和模式识别技术，开发智能化的巡线机器人视觉系统，以实现对输电线路及其部件的自动检测与故障识别。研究内容主要包括：基于视觉传感器的图像采集与预处理技术，用于消除噪声、增强图像质量；输电线路关键部件（如绝缘子、导线、金具等）的图像分割与特征提取方法；基于深度学习和传统模式识别算法的缺陷检测与分类模型；以及实时处理与决策系统的优化设计。该研究旨在提高巡检效率，降低人工成本，并为电力系统的安全稳定运行提供技术支持。研究成果可应用于高压、超高压输电线路的日常巡检与故障预警，具有重要的工程应用价值。