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城轨列车受电弓滑板磨耗检测技术研究  
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【英文篇名】 Research on Abrasion Detection of Pantograph Slipper of Urban Rail Train
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【作者】 陈叶健; 姚小文; 张永; 邢宗义;
【英文作者】 CHEN Ye-jian; YAO Xiao-wen; ZHANG Yong; XING Zong-yi; School of Automation; Nanjing University of Science and Technology;
【作者单位】 南京理工大学自动化学院;
【文献出处】 铁道标准设计 , Railway Standard Design, 编辑部邮箱 2018年 01期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 城轨列车; 受电弓滑板; 图像滤波; 自适应Canny边缘检测; 相机标定;
【英文关键词】 Urban rail train; Pantograph slipper; Image filtering; Adaptive canny edge detection; Camera calibration;
【摘要】 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。
【英文摘要】 In order to realize online non-contact detection of the abrasion of the pantograph slipper of the urban rail train,abrasion detection technologies are studied. In this paper,an abrasion detection method based on image processing is proposed. The steps involved are as follows: firstly,the mixed noise of the original image from the acquisition system is removed by image filtering; then the edge of the pantograph slipper in the image is detected by the adaptive canny edge detection based on histogram concavity...
【基金】 国家重点研发计划项目(2016YFB1200402)
【更新日期】 2018-01-24
【分类号】 TP391.41;U269.6
【正文快照】 城轨交通系统中,受电弓是城轨列车和接触线的电连接设备,其滑板的状态好坏对城轨列车的供电有直接的影响。在列车运行过程中,其滑板与接触线摩擦产生磨耗,降低了滑板的使用寿命,过度磨耗将造成列车停运,对列车安全运行造成极大的影响[1]。因此,受电弓滑板磨耗的在线实时检测对?

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