"基于计算机视觉的受电弓滑板磨耗图像的识别"
本文主要研究了基于计算机视觉的受电弓滑板磨耗图像识别技术。该技术通过计算机视觉原理、数字图像处理与识别理论，针对受电弓滑板图片，提出边缘提取和上边缘搜索等改进算法，实现滑板磨耗超限故障图像的识别。
首先，文章介绍了受电弓滑板检测的重要性和现有的检测方法，然后对计算机视觉技术在受电弓滑板检测中的应用进行了讨论。接着，文章对基于计算机视觉的受电弓滑板磨耗图像识别技术进行了详细的研究，包括图像预处理、图像增强、图像复原、图像分割与特征提取、图像识别等五个部分。
在图像预处理部分，文章使用Laplacian算子和Sobel梯度法对图像进行预处理，以突出图像中的细节和边缘。然后，文章使用中值滤波和高斯平滑处理对图像进行去噪处理，以减少噪声的影响。
在图像增强部分，文章使用Laplacian算子和Sobel梯度法对图像进行增强，以突出图像中的边缘和细节。接着，文章使用高斯平滑处理对图像进行去噪处理，以减少噪声的影响。
在图像复原部分，文章使用Canny算法和Hough变换对图像进行复原，以恢复图像中的细节和边缘。然后，文章使用BP神经网络对图像进行识别，以实现滑板磨耗超限故障图像的识别。
本文的研究成果对高速铁路受电弓滑板磨耗超限等典型故障的检测与识别具有一定的理论研究价值和工程实用价值。
关键词：数字图像处理；图像预处理；Canny算法；BP神经网络；计算机视觉技术。
