1、接觸網(wǎng)支持懸掛裝置作為高速鐵路架空接觸網(wǎng)的核心部件，其狀態(tài)好壞直接決定著懸掛系統(tǒng)的穩(wěn)定性，影響著弓網(wǎng)受流質(zhì)量及列車(chē)運(yùn)行安全。定位線夾作為支持裝置和接觸線連接的關(guān)鍵懸掛部件，是電氣沖擊和機(jī)械應(yīng)力集中的部件之一，高速通過(guò)的受電弓對(duì)線夾的沖擊及振蕩會(huì)導(dǎo)致定位線夾出現(xiàn)螺母松動(dòng)、脫落等不良狀態(tài)。一旦定位線夾故障，將直接影響牽引供電系統(tǒng)的安全性和可靠性。目前，現(xiàn)場(chǎng)推廣應(yīng)用的懸掛狀態(tài)檢測(cè)裝置集中于絕緣子故障檢測(cè)和定位器坡度檢測(cè)等方面，而定位線夾的檢測(cè)

2、卻采用人工巡檢和人工判讀圖片兩種方式，效率及準(zhǔn)確率低下。針對(duì)定位線夾不良狀態(tài)的檢測(cè)尚無(wú)實(shí)際應(yīng)用的問(wèn)題，論文開(kāi)展了針對(duì)定位線夾巡檢圖像的智能檢測(cè)算法的研究。
　　本文以接觸網(wǎng)懸掛狀態(tài)檢測(cè)監(jiān)測(cè)裝置（4C裝置）得到的巡檢圖像作為檢測(cè)對(duì)象，研究分析了圖像處理技術(shù)在接觸網(wǎng)幾何參數(shù)、定位器坡度、絕緣子故障識(shí)別的應(yīng)用，提出了基于圖像處理的接觸網(wǎng)定位線夾的目標(biāo)識(shí)別及狀態(tài)檢測(cè)方法，完成了系統(tǒng)設(shè)計(jì)和用戶(hù)界面開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)了狀態(tài)智能檢測(cè)和缺陷預(yù)警，并通過(guò)對(duì)

3、實(shí)際線路數(shù)據(jù)檢測(cè)驗(yàn)證了該方法的實(shí)用性和通用性。
　　論文首先對(duì)檢測(cè)圖像進(jìn)行預(yù)處理，實(shí)現(xiàn)圖像去噪，增強(qiáng)及分割;然后基于結(jié)構(gòu)特征和機(jī)器學(xué)習(xí)的方法實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的識(shí)別與提取;最后對(duì)定位線夾區(qū)域局部圖像處理分析，實(shí)現(xiàn)其缺陷狀態(tài)識(shí)別及預(yù)警。
　　在定位線夾目標(biāo)識(shí)別中，基于Hough變換和形態(tài)學(xué)處理實(shí)現(xiàn)了支持結(jié)構(gòu)線段檢測(cè)及合并，通過(guò)在線段端點(diǎn)區(qū)域檢測(cè)結(jié)構(gòu)特征提取候選區(qū)域，在候選區(qū)域內(nèi)基于機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了定位線夾目標(biāo)識(shí)別與定位。
　　在定位

4、線夾狀態(tài)檢測(cè)中，通過(guò)提取定位器下邊緣和最大極值穩(wěn)定區(qū)域算法實(shí)現(xiàn)各螺母區(qū)域的初定位和精定位，并采用高寬比、矩形度和像素統(tǒng)計(jì)三個(gè)特征值組合的方法判定螺母狀態(tài)，實(shí)現(xiàn)定位線夾缺陷狀態(tài)的識(shí)別與預(yù)警。
　　最后，基于Microsoft Visual Studio平臺(tái)與OpenCV計(jì)算機(jī)視覺(jué)庫(kù)完成了定位線夾狀態(tài)智能檢測(cè)算法和用戶(hù)界面的開(kāi)發(fā)，并對(duì)多條實(shí)際線路不同條件下接觸網(wǎng)懸掛狀態(tài)檢測(cè)監(jiān)測(cè)裝置的巡檢圖像進(jìn)行測(cè)試，驗(yàn)證了本文設(shè)計(jì)的定位線夾狀態(tài)智能檢