基于鐵路5C裝置的受電弓滑板缺陷智能檢測技術

莫小凡， 王科理， 潘長清， 趙文軍， 占棟

（1.中國鐵道科學研究院集團有限公司 標準計量研究所，北京 100081；2.中鐵檢驗認證中心有限公司，北京 100081；3.成都唐源電氣股份有限公司，四川 成都 610000）

1 概述

高速鐵路作為鐵路運輸的重要組成部分，不僅具有便民、安全、實惠的優點，且因其快速、舒適的特點成為大眾出行的重要選擇之一。高鐵的發展給社會帶來便利的同時，其運輸安全也日益受到重視［1］，受電弓的可靠運行在很大程度上決定了高鐵運輸的安全性。為保障列車維持正常運行狀態，及時檢知受電弓故障問題，必須對受電弓進行快速準確的檢測。目前的檢測方法仍然停留在人工檢測階段，且人工檢測存在效率低下、檢測標準不一致等諸多問題。在此前提下，一種新的檢測方法被提出，即受電弓滑板監測裝置（5C）安裝在電力機車或高速鐵路的車站、車站咽喉區和動車段、機務段出入庫線路上，采用高速、高分辨率、非接觸式圖像分析測量技術，實現了對受電弓滑板的損壞、斷裂等重要隱患的動態自動檢測和車頂異物及關鍵部件狀態的室內可視化觀測［2-4］。

目前常用的受電弓定位方法是采用霍夫變換提取受電弓碳滑板邊緣［5］，進而通過直線測距方法計算滑板磨耗值［6-7］，但傳統圖像處理手段不均勻，光照和噪聲等影響因素較為敏感，難以應對受電弓檢測的復雜工況。近年來，隨著人工智能和大數據分析技術的快速發展，人臉、指紋、虹膜等智能識別理論與技術已漸趨成熟，在機場與車站安檢、網絡支付、上班考勤等方面得到廣泛應用，解決了傳統技術難以突破的關鍵技術難題［3］?！?br>