【摘 要】
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人工检测受电弓碳滑板磨耗情况难以实现高效率、高精度，且工作量繁重。为解决北京地铁6号线受电弓病害检测的实际需求，应用一种非接触式检测系统．对基于该检测系统得到的图像进
【机 构】
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北京神州同正科技有限公司,北京交通大学,北京地铁运营有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFB1200402)
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人工检测受电弓碳滑板磨耗情况难以实现高效率、高精度，且工作量繁重。为解决北京地铁6号线受电弓病害检测的实际需求，应用一种非接触式检测系统．对基于该检测系统得到的图像进行算法设计，采用camly算子、形态学算法及简化版canlly算子等方法，最终得到4根弓条的磨耗深度曲线、该检测方法可实现对受电弓磨耗程度的预测与实时跟踪，并提高了检修效率、节约了运营成本。
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