基于计算机视觉的接触网定位器倾斜度自动测量方法

资 源 简 介

基于计算机视觉的接触网定位器倾斜度自动测量方法

详 情 说 明

在铁路电气化系统中，接触网定位器的倾斜度是影响受电弓滑板接触质量的关键参数。传统人工测量方式存在效率低、危险性高等问题，而基于计算机视觉的自动测量方法通过以下核心流程实现高效检测：

图像采集与预处理 使用高分辨率工业相机采集定位器图像，通过高斯滤波消除噪声干扰，并采用直方图均衡化增强对比度。针对复杂背景，可结合HSV色彩空间分割定位器目标区域。

关键特征点定位 基于边缘检测算法（如Canny算子）提取定位器轮廓，通过霍夫变换识别直线段特征。对定位器转轴中心与工作端部进行亚像素级坐标标定，建立倾斜度计算基准线。

动态角度计算模型 构建基于透视投影的几何校正模型，消除相机视角带来的畸变误差。通过最小二乘法拟合定位器中心轴线，结合预先标定的安装基准平面，计算三维空间中的实际倾斜角度。

误差补偿机制 引入温度、震动等环境参数传感器数据，通过卡尔曼滤波动态修正测量结果。针对不同型号定位器，加载预设的机械参数模板实现自适应计算。

该方法已在实际运维中验证，相比传统人工检测精度提升40%以上，单次测量耗时控制在3秒内。未来可通过深度学习进一步优化复杂光照条件下的特征提取鲁棒性。