随着我国电力网络规模的不断扩大,电力网格层机构变得越来越多,因此需要在变电站的各个回路上增加更多的控制设备来进行操作,但是这些控制设备的运行状态需要进行实时监控,过去老式的变电站是通过人工检查来识别设备实际运行状况,这种方式已经越来越不能满足目前自动化的需求。为了顺应智能变电站的未来发展方向,使用计算机视觉技术检测控制装置状态变得越来越重要。隔离开关作为电网系统中使用最广泛,安装量最大的设备,其运行状态是决定变电站能够安全运行的关键因素之一,目前还没有一种成熟的自动检测系统来实现对其状态的自动实时检测与报警。基于此种概念,本文将计算机视觉与图像处理技术引入了对高压隔离开关的状态检测过程,以此为基础开展了变电站隔离开关状态检测系统研究。该系统是使用计算机视觉来替代人工肉眼去实现开关状态的检测,通过借助于变电站现有的监控系统对隔离开关状态进行自动识别,对于实现变电站的无人值守具有重要意义。在实地考察四川省某变电站后,针对变电站结构与变电站中隔离开关设备的实际情况,论文设计了检测系统,对隔离开关的状态图像进行读取、预处理、状态分析、状态筛选。论文采用Hough直线检测方法对隔离开关的导电臂部分进行检测,利用Canny边缘检测方法对隔离开关电弧进行分析,使用SURF特征匹配方法检测隔离开关触头是否处于接触良好的状态,最终得出隔离开关的状态信息并进行实时状态报警。论文利用现有的图像处理技术,分别针对不同的检测项目设计不同的检测手段,并针对各种检测方法组合模块完成与现有人工巡检的比较。论文的巡检研究不仅大大降低了巡检工作人员的工作量,而且采用变电站中现有的视频监控硬件,节省了人力物力财力,能做到对设备巡检的实时性,具有较大优势。