输电线路作为电力系统中电能传输的重要组成部分,覆冰会引起导线舞动和杆塔倒塌等危害电力系统安全运行的事故,对各行业生产工作造成负面影响。因此,及时对线路覆冰状态进行检测、覆冰厚度进行测量,成为保障输电线路安全运行的一项重要手段。传统输电线路覆冰检测方法多为人工观测、模拟导线法或称重法实现覆冰状态检测,针对传统方法存在的劳动强度大、结果准确度不高、不能及时获取覆冰数据等问题,本文提出一种基于双目视觉的方法对输电线路覆冰状态进行识别,即通过安装在高压杆塔上的双目相机在线采集输电线路的覆冰图像,运用图像处理技术计算输电线的覆冰厚度和覆冰区域的三维坐标数据,该方法具有精度高、成本低、符合智能电网发展方向等优点。本文主要工作如下:（1）分析了双目立体视觉的原理和模型。采用平行双目视觉模型对输电线路覆冰识别方法进行研究,研究的关键步骤包括双目视觉标定、覆冰图像立体匹配、覆冰厚度测量以及覆冰区域三维坐标获取。（2）对双目视觉标定方法进行了研究。针对传统张氏标定法对相机模型参数初值敏感和标定结果不稳定等问题,提出一种基于正弦余弦算法的标定参数优化方法。利用正弦余弦算法对张氏标定法得到的初值领域形成初始种群,进行迭代优化,标定实验结果显示本文提出的双目视觉标定方法平均重投影误差仅为0.0462像素,在原有标定方法基础上能得到更稳定、更准确的标定结果。（3）对覆冰图像立体匹配算法展开研究。针对传统Census变换窗口中心点易受外界噪声干扰和易出现误匹配的问题,提出一种多特征融合代价计算和多步骤视差优化的匹配算法。将Census变换、颜色信息及梯度信息三种特征相融合,联合构建匹配代价计算的相似性测度函数,并采用多步骤优化的策略对覆冰图像的视差图进行优化处理,通过Middlebury测试平台标准测试图进行对比实验,验证了本文所提出的匹配算法相较于其他算法匹配精度更高。（4）通过搭建的双目立体视觉系统和覆冰输电线模型,实现了输电线路覆冰厚度测量和覆冰区域三维坐标的获取。实验结果显示,测量的覆冰厚度和覆冰区域三维坐标的相对误差分别在5%、2%以内,验证了本文提出的覆冰识别方法的准确性。此外,本文还开发了输电线路覆冰监测系统界面,其具备覆冰检测、覆冰厚度测量、覆冰三维坐标数据获取和存储等功能,为输电线路覆冰检测提供了有效的解决方法。