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。

基于机器视觉的受电弓滑板厚度检测方法研究

良好的弓网关系是电气化铁路正常运行的重要因素之一,应用机器视觉技术对滑板厚度进行测量,可以减少由人为误差导致的弓网事故。通过对实验室环境下拍摄的滑板图片进行图像灰度处理、透视校正、滑板图像滤波、滑板图像增强处理完成图像预处理,提出对滑板图像进行边缘检测和形态学开闭运算后采用图像追踪的方法,实现滑板边缘提取和定位,计算得到滑板厚度最小值。对滑板进行测量实验,由该方法得到的数值与实测值进行对比分析,得到的测量结果误差基本在±0.5 mm。结果表明所提出的图像处理方法可以实现滑板磨耗检测,对现场实际应用研究有很大的价值。