绝缘子是电力网络中重要的组成部分,承担着线路支撑和将载流导体与地之间形成良好绝缘的任务;同时,绝缘子的故障发生几率较高,其污秽、裂纹、破损会影响线路的正常运行,严重时会导致跳闸停电,导致重大损失。所以,对绝缘子进行及时、准确的状态检测是很有必要的。现阶段的检测方法主要是目测法,效率较低,易受主观影响。随着输电线路规模的发展,目测法已经不能满足电力线路巡检需要。本文将图像处理技术应用到绝缘子状态检测中,提出一种基于卷积神经网络的绝缘子检测方法,通过对绝缘子图像的分析能够快速识别绝缘子的状态。具体研究内容如下:(1)针对源图像质量不佳的情况对图像进行预处理算法研究,首先采用中值滤波对图像进行降噪处理,然后采用直方图均衡加强了图像对比度,在有效去除图像噪声的基础上加强了图像细节信息。(2)在预处理后对图像分割算法进行研究,对不同的方法进行仿真,并根据边缘连续性和边缘有序度两个指标对图像边缘检测效果进行评价,最终采用拉普拉斯算子对图像进行分割,得到了准确的图像边缘信息。(3)对以前绝缘子识别方法的不足进行研究,通过对卷积神经网络运算步骤以及原理的学习,将卷积神经网络应用于绝缘子图像分类,用MATLAB进行程序编写。(4)通过MATLAB对该方法进行实验仿真,利用现场绝缘子图像对分类的准确性以及效率进行了验证,通过所得的实验数据证明该算法对分类的准确性优于传统算法。该方法对于绝缘子识别的准确性以及运算速度均有提高。本文通过实验仿真可以证明卷积神经网络能够准确的对绝缘子是否出现裂纹进行判断,而且该方法简单有效,为实现智能电网提供了新的思路和解决方法。