复杂条件下受电弓滑板边缘精准检测算法

在现代电气列车运行中，受电弓作为关键的电力传输设备，其滑板的磨损状态直接影响着弓网接触的效率和安全性。滑板边缘的磨损检测对于保持受电弓的正常工作至关重要。本文主要关注在复杂情况下如何精确地识别受电弓滑板的上下边缘，以实现滑板磨耗的自动化测量。 作者朱燕玉提出了一种基于视觉测量系统的解决方案，利用部分面积作用的亚像素边缘定位算法来处理受电弓滑板图像。这种算法考虑了图像细节，能够实现对滑板边缘位置的微小位移（亚像素级）识别，提高了边缘检测的精度。与传统的边缘提取算法如Canny、Sobel或Hough变换等进行对比，新提出的算法显示出更好的可行性和优越性。 在复杂的光照条件、滑板表面纹理变化以及背景干扰下，该算法能够有效地分离滑板边缘，避免了误检测或漏检。这种方法不仅简化了人工检测的工作量，而且有助于提高故障诊断的准确性和列车维护的及时性。 通过中图分类号U216.3的研究，该论文深入探讨了机器视觉技术在受电弓滑板边缘检测中的应用，并将其纳入轨道交通领域的自动化检测框架。关键词包括机器视觉、受电弓、滑板、亚像素边缘提取和边缘识别，这些都是当前工业界关注的热点话题。 这项研究为提升电气列车的安全性和运营效率提供了创新的技术支持，对于推动铁路行业向智能化、高效化方向发展具有重要意义。