LV2600型受电弓滑板剩余磨耗量检测

受电弓是给电力机车及动车组提供能量的主要部件之一,为保证车辆行车安全必须对受电弓进行安全检测。介绍了图像处理技术在LV2600型受电弓滑板剩余磨耗检测中的应用,首先利用滑板图像的特征对图像进行剪裁,大大减少了运算量,然后使用滤波等技术去除图像的噪声提高图像质量,最后对滑板图像进行边缘检测,得到有效滑板边缘,通过摄像机标定参数计算得到滑板剩余磨耗量。该技术有效的监测了滑板的运行状况,为铁路运输安全提供了保障。     

电力机车受电弓滑板的调查分析

介绍了我国使用的受电弓滑板的运用现状，包括铁基与铜基粉末冶金滑板、浸金属碳滑板、铝包碳滑板的优缺点及存在的一些问题。     

基于铁路5C装置的受电弓滑板缺陷智能检测技术

受电弓的异常状态是对高速铁路运营安全影响较大且备受关注的问题.基于计算机视觉的受电弓滑板缺陷智能检测技术,结合改进的YOLOv4模型与边缘提取等传统图像处理算法,研究适用于受电弓滑板监测装置(5C)的缺陷智能识别模型.铁路现场试验证明该智能识别模型在受电弓滑板缺陷检测中的有效性和实时性.     

城轨列车受电弓滑板磨耗检测技术研究

为实现城轨列车受电弓滑板磨耗的在线非接触式检测,对城轨列车受电弓滑板磨耗检测技术进行研究。提出一种基于图像处理的受电弓滑板磨耗检测方法,其步骤为:首先,对采集系统采集到的原始图像进行图像滤波,滤除原始图像中的混合噪声;然后,采用基于直方图凹度分析的自适应Canny边缘检测方法对滤波后的图像进行边缘检测,检测出图像内受电弓滑板边缘;最后,通过相机标定和曲线融合获得实际的受电弓滑板磨耗曲线,以判断受电弓滑板磨耗是否超限。试验结果表明:该方法能有效地检测出原始图像中的受电弓滑板磨耗曲线,能有效地实现城轨列车受电弓滑板磨耗的在线非接触式检测。     

基于模糊熵和Hough变换的受电弓滑板裂纹检测方法

针对受电弓滑板裂纹故障将严重危及行车安全的问题,提出一种基于模糊熵和Hough变换的滑板裂纹检测方法。首先依据像素邻域内的灰度分布,提出一种基于区间二型模糊熵的边缘检测方法,可以获得主体特征增强的滑板边缘图像;然后,采用连通域方法去除孤立噪声点,获得主要包含边界线、接缝、螺钉和裂纹四类图形元素的滑板边缘图像;在此基础上,采用Hough变换分析各类图形元素在参数空间的特征分布,从而提出一种基于极角约束Hough变换的裂纹提取方法,通过有效地排除非裂纹图形元素的特征点,最终实现滑板裂纹的自动检测。仿真实验表明,本文的边缘检测方法能够获得线性特征增强的滑板边缘图像,为后续的Hough变换提供有利基础;本文的裂纹提取方法能够准确实现滑板裂纹的识别和定位。     

受电弓滑板磨耗测量算法的研究

将数字图像处理技术应用于受电弓滑板磨耗测量,提出一种受电弓滑板磨耗测量算法,结合边缘提取、形态学图像处理、Hough变换、聚类分析等方法,实现从图像上测量计算出受电弓滑板实际磨耗厚度.该算法由起点定位、边缘跟踪和厚度计算构成.其中,起点定位用于确定滑板上下边缘的起点坐标;边缘跟踪结合Sobel算子和Canny算子的优点获取滑板磨损面的边缘信息;厚度计算利用物-像固定比值计算滑板磨耗厚度,并采用均值方法提高测量精度.     

电力机车铝包碳滑板失效原因分析

详细分析了电力机车铝包碳滑板失效的原因，并提出了改进措施，通过运用表明，铝包碳滑板是一种较理想的滑板，接触网的质量好坏发挥铝包碳滑板优越性有着很大的影响。     

基于仰拍方式的受电弓滑板图像检测

目前大部分基于图像处理技术检测受电弓滑板磨耗量的图像都是采用俯拍的方式获得的,该方式对于某些复杂的弓形存在着一定的局限性。提出采用一种较好的仰拍方式来采集受电弓滑板图像,首先由CCD摄像机拍摄受电弓的滑板图像,由视频采集卡将其传输,存储到检测主机,然后对保存的图像进行处理,定位受电弓滑板边缘和接触导线。通过该检测方法可以为受电弓滑板磨耗检测提供关键数据。     

城轨列车受电弓滑板边缘检测算法研究

研究受电弓边缘检测算法,阐述了基于Canny算子的多尺度像素级小波边缘检测算法和基于Zernike矩的亚像素级边缘检测算法。结合广州地铁13号线的实际图片进行对比实验。试验结果表明,相比于传统的像素级边缘检测算法,亚像素级边缘检测算法具有更高的精度,能够满足受电弓滑板边缘检测的需求。     

电力机车铝包碳滑板运用试验

通过对电力机车铝包碳滑板运用试验数据的分析，得出该滑板具有受流好、抗冲击能力较强等优点，认为在铜接触线及钢铝接触线和铜接触线混架区段、铝包碳滑板是目前一种较理想的滑板。