常通帅

（中车青岛四方机车车辆股份有限公司，山东 青岛 266111）

近年来，随着我国城轨技术的不断进步，机车运行速度不断提升，运行车次不断增加，载客量不断加大，种种因素导致列车受电弓的磨耗加剧，从而导致受电弓系统频繁出现磨耗、裂纹等故障，因此，受电弓滑板的裂纹检测需要更加的准确、及时，将事故隐患扼杀在萌芽状态。为及时、准确地了解受电弓的状况，需要采取高效、及时、精确、智能的检测方法对滑板裂纹故障进行识别。

现有受电弓裂纹检测方法可归纳为三种方式：(1)人工检测方式，通过人工登顶手动检测的方法实现裂纹检测的目的，但这种检测方式检测效率较低，且容易受到检测人员技术水平不同的影响，不同检测技术人员的经验不同、熟练程度不同导致检测结果经常出现差异。（2）接触式检测方式，其设计原理简单，较为容易判断，效率较高，可以较为实时地检测出受电弓的状态，但其对检测装置的安装可靠性要求高，维修代价较大。检测结果过分依赖检测装置（传感器）的可靠性。（3）非接触式检测方式，利用超声波测距、图像处理等方法实现受电弓滑板的裂纹检测。文献[8]利用三组照相机与一组摄相机构建一套受电弓在线检测系统，该系统的拍摄角度较多，通过对受电弓的多角度拍摄，实现了受电弓图像信息的清晰度与准确性，随后，利用图像处理技术，对受电弓完成图像提取，以此为基础对提取得到的受电弓进行裂纹和烧坏故障的判别。……