随着我国高速列车的不断提速及高铁网络覆盖面积的不断扩展,我国铁路的运输能力获得了极大的提升,高速铁路为我国经济起到了重要的支撑作用,保障高速列车的安全、稳定运行具有十分重要的意义。以兰新线为代表的高速铁路途径戈壁、沙漠等强风沙区域,高速列车在强风沙区域运行时,车顶绝缘子作为重要的高压绝缘部件,会受到高速沙尘颗粒的撞击,造成车顶绝缘子的磨蚀损伤,使其表面粗糙度增大,造成车顶绝缘子憎水性、积污特性及绝缘性能的改变及劣化,对列车的安全、稳定运行造成隐患。列车回厂清洗后,工人主要依靠肉眼观察判断车顶绝缘子表面状况,尚无可靠的在线检测方法用以准确掌握车顶绝缘子表面粗糙度,因此有必要提出一种可在线使用的非接触式车顶绝缘子表面粗糙度检测方法,帮助工人掌握车顶绝缘子表面粗糙状况,保障列车的安全、稳定运行。本文基于高光谱成像技术针对车顶绝缘子表面粗糙度进行分级识别检测,分析了传统的表面粗糙度光学检测方法,结合高光谱成像技术原理,探究了高光谱成像技术对车顶绝缘子表面粗糙度进行检测的理论基础,并研究车顶绝缘子表面粗糙度及其高光谱图像数据的对应关系,为建立基于高光谱成像技术的车顶绝缘子表面粗糙度检测方法提供理论支持。搭建了高光谱图像检测平台,制备了试验样品,采用传统的表面粗糙度检测方法对制备的试验样品进行测试,参考国家标准完成了表面粗糙度等级定标,提取试验样品原始高光谱图像数据,分别采用黑白校正、多元散射校正、S-G平滑滤波对原始高光谱图像数据进行预处理,采用连续投影算法完成了高光谱图像数据降维,研究了高光谱图像数据的处理及优化方法。分别对比不同的监督分类方法、不同的预处理方法及不同特征波段组合进行数据建模的分类精度,获得最优情况下的分类建模方法及数据处理方法组合,建立了车顶绝缘子表面粗糙度等级判别模型,完成了参数寻优以进一步优化模型,并使用测试样本数据进行试验验证,完成了一种基于高光谱成像技术的车顶绝缘子表面粗糙度分级检测方法。该方法能够针对清洗后的绝缘子进行在线检测,帮助工人及时掌握高速列车车顶绝缘子表面粗糙度状况。