基于图像处理的受电弓滑板磨损检测算法研究

"本文探讨了一种基于图像处理技术的机车受电弓滑板磨耗检测算法，旨在提高检测精度和效率。" 论文研究了在电气化铁路中，受电弓滑板磨耗检测的重要性，因为这直接影响到铁路的运行安全。随着铁路系统向更高密度、速度和负载的发展，对受电弓滑板的监测需求更为迫切。受电弓滑板的异常可能导致严重的弓网故障，甚至引发交通事故，造成重大经济损失。 当前，受电弓滑板的检测方法主要包括人工测量、传感器测量和图像测量。人工测量费时费力，易受人为因素影响；而传感器和图像测量则提供了解决这些问题的可能。本文聚焦于图像测量，提出了一种新的图像处理算法。 该算法首先利用Hough变换对图像进行水平校正，以减少噪声和光照不均匀对检测结果的影响。接着，采用模糊聚类算法进行图像分割，进一步去除干扰因素。为了精确获取滑板边缘信息，文章采用了Canny算子，这是一种经典的边缘检测方法，能有效地检测出图像中的边缘。 然而，Canny算子可能会导致边缘的不连续性，为此，算法引入了结合数学形态学的边缘生长方法。这种方法可以识别并连接断裂的边缘，确保边缘检测的连贯性。最后，通过对图像的标定，可以计算出滑板的实际磨耗厚度，从而准确评估滑板的状态。 这篇论文提出的图像处理算法为自动化、高精度的受电弓滑板磨耗检测提供了新的思路。通过优化的图像预处理和边缘提取技术，有望实现更高效、更可靠的监测，对于提升铁路系统的安全性具有重要意义。该研究不仅有理论价值，而且具有实际应用潜力，可以推广到实际的铁路安全监控系统中。