绝缘子在室外环境下工作不可避免会积污,而这些污秽物质极有可能导致闪络现象,给电网公司造成巨大损失。研究发现闪络现象的发生与污秽物质的成分与浓度有着密切的联系,为此电网公司每年都需要通过繁琐的人工方法获取采样绝缘子的污秽程度信息,以指导绝缘子的维护工作。目前国内外均引入了许多新技术至绝缘子污秽程度识别研究中,尤其是高光谱技术,凭借获取信息量丰富、无损、非接触等优势,展现出强势的竞争力。然而,相关研究成果均没有形成自动化程度较高的配套识别装置,尚无法满足实际应用的要求,为此,本文设计并实现了一套基于高光谱技术的绝缘子污秽识别系统。本文根据实际应用在装置规格、污秽识别、人机交互等方面的需求,设计实现了绝缘子污秽识别系统的整体实现方案,其中硬件部分由硬件控制模块、数据采集模块、升降门模块、运送台模块以及机械夹爪模块构成。硬件控制模块的上位机和可编程逻辑控制器（Programmable Logic Controller,PLC）分别是系统控制与运动控制的核心;数据采集模块负责拍摄高质量的高光谱图像;升降门模块、运送台模块、机械夹爪模块分别用于提供绝缘子进出装置的通道、运送绝缘子、翻转绝缘子。据此,本文完成了系统硬件的关键设备选型与模块搭建工作。系统软件部分由运动控制程序、人机交互界面、数据预处理程序与污秽度识别模型组成。运动控制程序运用PLC编程实现,负责实现系统工作流程中各硬件模块的设定动作;人机交互界面应用Qt实现,提供了系统运行监控、绝缘子信息处理以及高光谱图像回看的功能;数据预处理程序用于采集高光谱图像数据并将其转换为反射率数据,通过C++与Python编程实现;污秽度识别模型基于竞争性自适应重加权采样（Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS）与支持向量机（Support Vector Machine,SVM）算法构建,能够根据污秽绝缘子的反射率数据识别其所属的污秽度等级。最后,本文将上述硬件设计与软件设计集成为绝缘子污秽识别系统,并通过系统性能测试,证明了该系统能够稳定实现预期工作流程。同时,构建的污秽度识别模型实现了90.9%的预测准确率,满足实际应用的要求。