近年来我国冬季冰雪灾害频发,因覆冰和积雪导致的输电线路和桥梁拉索断裂事故也随之不断增加,给人民生产生活带来了严重影响。而随着激光技术发展与产业化的推进,将激光技术引入到除冰-防冰领域,可以为减少冰雪灾害提供技术支撑。激光除冰作为一种新颖的非接触式除冰技术,具有巨大的应用潜力。要使激光除冰技术走向应用,必须解决激光远程除冰过程中的冰目标识别、测量和监控等问题。本文围绕激光除冰的视觉测量与监控系统进行重点研究,主要研究工作包括:（1）设计了一种基于变焦监控摄像机的机器视觉测量系统。针对激光除冰应用需求,并结合PTZ（Pan/Tilt/Zoom）相机在智能监控领域的优势,设计了激光除冰视觉测量与监控系统硬件结构。软件实现上,以MFC为主框架构建了用户操作界面,通过集成OpenCV视觉库和海康威视相机SDK开发环境设计了视觉处理算法。（2）研究了基于图像处理技术的冰识别算法。首先针对背景区域及噪声干扰的问题,利用冰区域定位算法和模板大小为5×5的中值滤波算法对覆冰图像进行了增强,突出了冰目标特征;然后基于HSI（Hue/Saturation/Intensity）颜色空间设计冰目标识别算法,选择将H-S分量差值作为第一颜色特征条件,将HSI空间各分量平均值和方差作为第二颜色特征条件,能有效地分割覆冰图像中的前景与背景区域,从而实现冰目标识别;最后在获得覆冰二值图像的基础上,设计了一种基于Canny算子的冰轮廓检测算法,以获得细致均匀、连续闭合的单像素冰目标轮廓信息,为后续视觉测量奠定基础。（3）基于PTZ相机和图像处理技术设计了一种测量范围可调的激光测距方法。首先从原理上分析了激光三角测距数学模型,针对传统的直射式激光三角测距法存在测距盲区和最大测量距离的局限性,设计了一种测量范围可调的激光三角测距模型;接着研究了PTZ相机二次开发和激光测距模块的图像处理算法,通过颜色阈值分割算法和圆度检测算法实现了光斑识别,并采用圆拟合算法对光斑中心进行精确定位。最后开展了激光测距实验,在相机变倍值Zoom=1倍的条件下对30 m范围内的待测目标进行了测量,结果表明测量误差在5m内不大于5mm,在11 m内不大于10mm,在28m内不大于54mm,且系统测量误差随距离的增大而增大。通过对比分析相机变倍值Zoom=1/3/5倍下的测量结果发现,固定变倍值下系统的分辨率随距离的增大而变低,测量误差随变倍值的增大而减小。（4）结合激光三角测距功能,设计实现了基于变焦PTZ相机的激光远程除冰目标尺寸测量方案。首先研究了采集图像畸变产生的原因及其修正方法;然后推导了变焦相机的像素当量修正模型,在此基础上提出了利用PTZ相机的像素当量计算冰目标尺寸的测量方法。为了满足系统实时性要求,设计了一种基于图像队列的缓存模型以实现图像采集与处理过程的协同工作;最后开展了户外覆冰模拟实验,选取冰棱长度为11cm和28.5cm以及冰棱宽度为13.5cm的3个局部冰区域进行定点测量,对比分析了不同视距（10～18m）以及不同相机变倍值（1～18倍）下的测量数据,结果表明测量误差呈现随距离的增大而增大、随变倍值的增大而减小的变化趋势,并得出系统的测量误差在2mm以内。本文针对大型户外目标的激光除冰视觉测量需求,设计实现了对覆冰状态、工作距离及冰目标尺寸的机器视觉监测功能,有助于推动激光远程除冰技术早日走向实际应用。