CN113960066B - 一种基于三维线扫描的受电弓识别抓拍检测装置及方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于三维线扫描的受电弓识别抓拍检测装置及方法，包括：测速模块；三维线扫描模块，用于进行高速非接触式三维测量，在受电弓通过时通过三维线扫描模块实时获得受电弓的三维数据；二维图像抓拍模块；控制处理模块。本发明采用三维线扫描模块获取列车及其受电弓的三维点云数据，通过对每帧三维数据进行处理，直接识别出受电弓，准确判断受电弓通过设定位置的时刻，准确及时触发二维图像抓拍模块，提升相机抓拍的准确性，降低误触发程度，对受电弓不同型号和高度位置变化的适应性更好，同时，根据所获取的受电弓滑板表面的三维数据，结合底边的三维数据计算出的滑板磨耗值更准确，可靠性更高。

Description

一种基于三维线扫描的受电弓识别抓拍检测装置及方法

技术领域

本发明属于轨道交通安全检测监测设备技术领域，具体涉及一种基于三维线扫描的受电弓识别抓拍检测装置及方法。

背景技术

受电弓是电力牵引机车从接触网取得电能的电气装置，机车运行中受电弓滑板与接触线长时间接触，受电弓滑板会出现磨耗而导致机车受电性能变差；同时，机车运行过程中因受外力或非正常工作状态影响，受电弓还会出现滑板碳条缺口或缺失、羊角丢失、挂附异物等缺陷或异常情况，为保证机车正常安全运行，需对受电弓滑板表面磨损和受电弓缺陷进行检测。

受电弓滑板和缺陷检测装置通常安装在机车或动车组出入库区域、车站、局段界等处，常用图像抓拍进而对二维图像进行处理的方式实现检测。如授权号为CN101858731B，名称为“一种机车受电弓滑板磨耗在线自动检测设备”的中国发明专利，公开了通过触发开关触发相机进行抓拍并进行二维图像处理实现在线非接触受电弓自动检测。受电弓检测的准确性对图像抓拍的时机有一定要求，需要在受电弓通过所设定的位置时进行快速准确识别，并触发相机进行图像采集。

现有技术中，多采用光电开关或激光测距传感器等装置检测选定区域有无物体的方式来识别受电弓，准确性和可靠性不高。如公开号为CN103633980A，名称为“基于受电弓监测装置的斜射电光开关触发装置”的中国发明专利所公开的斜射电光开关触发装置，通过光电开关斜射的方式来识别受电弓弓头，该方案容易受到如雨、雪或其他飘浮物干扰，造成误触发；当车型不同或因气温引起的受电弓高度位置出现变化时，弓头框架和臂杆部位也易造成误触发，而光电开关在轨道两侧对装的方式由于距离较远，安装调试不便且容易出现漏触发。公开号为CN111413703A，名称为“一种受电弓滑板通过识别装置及受电弓滑板在线监测系统”的中国发明专利所公开的触发装置，采用两个高速激光测距传感器判断所设定的区域内是否有物体来分别识别车头通过和受电弓通过，该方案将受电弓滑板通过监测与车头通过监测进行关联，综合判断是否为真实的过车时受电弓滑板通过，能够降低非过车期间产生的误识别率，但很难避免过车时雨雪、飘浮物引起的误触发，也很难完全避免受电弓滑板在不同高度时其他部位引起的误触发。综合来看，这类只采用光电传感器对局部特定小区域中进行物体检测的方式，在受电弓识别触发的稳定度和准确度方面存在一定的局限性。

同时，现有的受电弓非接触式检测技术中，受电弓滑板磨耗多采用二维图像处理的方式，将抓拍图像中的像素厚度转化为实际滑板厚度，其测量精度受到受电弓状态及触发位置影响大，易导致测量精度不够高。

发明内容

为解决现有技术中存在的技术问题，本发明的目的在于提供一种基于三维线扫描的受电弓识别抓拍检测装置及方法。

为实现上述目的，达到上述技术效果，本发明采用的技术方案为：

一种基于三维线扫描的受电弓识别抓拍检测装置，包括：

测速模块；

三维线扫描模块，用于进行高速非接触式三维测量，在受电弓通过时通过三维线扫描模块实时获得受电弓的三维数据；

二维图像抓拍模块；

控制处理模块；

所述测速模块与控制处理模块输入端连接，三维线扫描模块与控制处理模块相连，控制处理模块输出端与二维图像抓拍模块连接，通过测速模块测量列车通过时的车速并将测得的车速传送给控制处理模块，控制处理模块根据获得的车速数据进行分析和处理，在列车到达三维线扫描模块位置之前提前触发三维线扫描模块进行数据采集，控制处理模块接收三维线扫描模块采集的三维扫描数据并对三维扫描数据进行实时分析，检测识别出受电弓，再通过控制处理模块触发二维图像抓拍模块对受电弓进行抓拍成像，控制处理模块对采集到的受电弓三维数据和二维图像进行磨耗和缺陷识别。

进一步的，所述二维图像抓拍模块的安装位置为沿列车行进方向三维线扫描模块的前方，且靠近三维线扫描模块，二维图像抓拍模块的视场角包含受电弓弓头刚过三维线扫描模块的位置。

进一步的，所述三维线扫描模块包括第一相机、第二相机、第三相机和第四相机，列车轨道两侧限界范围外分别安装第一相机和第二相机，第一相机和第二相机分别从两侧上方扫描受电弓上表面的左右两部分，第一相机和第二相机的扫描区域部分重合，保证受电弓上表面被完整扫描，第一相机和第二相机的下方分别设置第三相机和第四相机，通过第三相机和第四相机分别扫描受电弓弓头底部。

本发明公开了一种基于三维线扫描的受电弓识别抓拍检测方法，采用如上所述的一种基于三维线扫描的受电弓识别抓拍检测装置进行受电弓识别抓拍检测，包括以下步骤：

(1)预设好测速模块、三维线扫描模块、二维图像抓拍模块和控制处理模块的位置，确保线路连接正常；

(2)通过测速模块测量列车通过时的车速并将测得的车速传送给控制处理模块；

(3)控制处理模块根据获得的车速数据进行分析和处理，在列车到达三维线扫描模块位置之前提前触发三维线扫描模块进行数据采集并传送给控制处理模块；

(4)控制处理模块接收三维线扫描模块采集的三维扫描数据并对三维扫描数据进行实时分析，判断受电弓弓头是否出现，当控制处理模块实时计算检测识别出受电弓弓头后，触发二维图像抓拍模块进行抓拍成像，获得受电弓的二维图像，二维图像抓拍模块的视场角包含受电弓弓头刚过三维线扫描模块的位置；

(5)测量受电弓碳滑板的实际磨耗及缺陷，计算在全局坐标系下的受电弓的姿态。

进一步的，步骤(4)中，首先分别通过第一相机和第二相机从两侧上方扫描受电弓上表面的左右两部分，第一相机和第二相机的扫描区域部分重合，保证受电弓上表面被完整扫描，第一相机和第二相机分别将采集得到的三维点云数据传送至控制处理模块，将第一相机和第二相机分别测得的在各自坐标系下的三维数据统一到一个全局坐标系中，控制处理模块对第一相机和第二相机采集得到的在全局坐标系下的三维点云数据进行实时处理，包括以下步骤：

设三维点云数据为：

P_ij＝(x_ij，y_ij，z_ij)

其中，i为扫描帧序号，j为每帧扫描中的三维点序号；

因受电弓弓头处于列车最上方，且基本处于垂直轨道方向，通过判断每帧点云高度值及其变化值是否大于设定阈值，且高度值保持在一定脉冲数量内一直大于阈值，来判断受电弓弓头是否出现，计算方法如下：

其中，为每帧中所有三维点高度方向即Z值的平均值，J为第i帧中三维点数量，g_i为Z值平均值的梯度；

当且g_i＞T_g时，初步判断受电弓弓头到来，其中，T_z、T_g分别为高度值阈值和梯度值阈值，随后n帧点云高度平均值都大于设定阈值，即/>则确定检测识别到受电弓弓头，其中n根据实际情况进行设定，小于碳滑板宽度对应的扫描帧数。

进一步的，步骤(5)中，测量受电弓碳滑板的实际磨耗的步骤包括：

将第一相机和第二相机分别测得的在各自坐标系下的三维数据统一到全局坐标系中，根据第一相机和第二相机对应的同步点云数据重建出碳滑板的上表面；

通过第三相机和第四相机分别扫描受电弓弓头底部，将第三相机和第四相机分别测得的在各自坐标系下的三维数据统一到所述全局坐标系中，进而根据识别出的碳滑板帧号，选取第三相机和第四相机对应的同步点云数据，采用所选的点云数据重建受电弓弓头底面；

将重建出的碳滑板上表面与受电弓弓头底面进行比对，计算二者之差，得到受电弓碳滑板的实际磨耗。

进一步的，步骤(5)中，采用深度学习方法在二维图像抓拍模块抓拍的二维图像中进行缺陷检测，包括以下步骤：

(51)收集各类缺陷图像，并进行标注；

(52)在深度学习训练服务器上搭建CNN检测网络进行训练；

(53)将训练好的检测网络部署到控制处理模块中，实现缺陷检测推理计算，得到检测结果。

与现有技术相比，本发明的有益效果为：

本发明公开了一种基于三维线扫描的受电弓识别抓拍检测装置，包括：测速模块；三维线扫描模块，用于进行高速非接触式三维测量，在受电弓通过时通过三维线扫描模块实时获得受电弓的三维数据；二维图像抓拍模块；控制处理模块。本发明提供的基于三维线扫描的受电弓识别抓拍检测装置及方法，采用三维线扫描模块获取列车及其受电弓的三维点云数据，通过对每帧三维数据进行处理，直接识别出受电弓，准确判断受电弓通过设定位置的时刻，准确及时触发二维图像抓拍模块进行抓拍成像，提升相机抓拍的准确性，降低误触发程度，对受电弓不同型号和高度位置变化的适应性更好，同时，根据所获取的受电弓碳滑板表面的三维数据，结合底边的三维数据计算出的碳滑板磨耗值更准确，可靠性更高。

附图说明

图1为本发明的原理框图；

图2为本发明的结构示意图。

具体实施方式

下面结合对本发明进行详细阐述，以使本发明的优点和特征能更易于被本领域技术人员理解，从而对本发明的保护范围做出更为清楚明确的界定。

以下给出一个或多个方面的简要概述以提供对这些方面的基本理解。此概述不是所有构想到的方面的详尽综览，并且既非旨在指认出所有方面的关键性或决定性要素亦非试图界定任何或所有方面的范围。其唯一的目的是要以简化形式给出一个或多个方面的一些概念以为稍后给出的更加详细的描述之序。

如图1-2所示，一种基于三维线扫描的受电弓识别抓拍检测装置，目的在于通过三维数据实时分析识别出受电弓2，实现二维图像抓拍模块3准确触发抓拍受电弓2的二维图像，包括：

测速模块；

三维线扫描模块，用于进行高速非接触式三维测量，在受电弓2通过时通过三维线扫描模块实时获得受电弓2的三维数据；

二维图像抓拍模块3，用于对受电弓2进行抓拍成像；

控制处理模块；

测速模块与控制处理模块输入端连接，三维线扫描模块与控制处理模块相连，控制处理模块输出端与二维图像抓拍模块3连接，通过测速模块测量列车通过时的车速，并将测得的车速传送给控制处理模块，控制处理模块根据获得的车速数据进行分析和处理，在列车到达三维线扫描模块位置之前提前触发三维线扫描模块进行数据采集，控制处理模块接收三维线扫描模块采集的三维扫描数据，进而对三维扫描数据进行实时分析，检测识别出受电弓2，再通过控制处理模块触发二维图像抓拍模块3对受电弓2进行抓拍成像，控制处理模块对采集到的受电弓三维数据和二维图像进行磨耗和缺陷识别。

测速模块安装在三维线扫描模块前方，列车首先通过测速模块，判断来车并测得车速。较优的，可在轨道上部署2个及2个以上的磁钢传感器1判断来车，通过测得首个车轮通过各磁钢传感器1的时刻，根据磁钢传感器1之间的距离计算得到列车的平均车速v，也可以用雷达测速仪测得列车车速。

控制处理模块收到来车信号和车速后，根据测速模块与三维线扫描模块之间的距离，计算得到列车到达三维线扫描模块的耗时t₀，控制处理模块基于t₀进行对三维线扫描模块进行延时触发，启动该辆列车的数据采集和分析处理流程。其中，控制处理模块触发三维线扫描模块时，应设置足够的预留量，保证在受电弓2到达扫描位置之前三维线扫描模块提前被触发。

控制处理模块需保证各三维线扫描模块同步采集，较优的，可采用编码器作为触发信号实现三维线扫描模块同步采集。

由于列车具有较高的运行速度，三维线扫描模块需具备足够高的扫描频率，设可测列车速度上限为80km/h，三维扫描空间点距为2mm时，则扫描频率达到11.1kHz即可实现完整扫描。当前已有多个厂商提供该类高速3D相机，例如德国AT公司生产的C5系列3D相机，分辨率在4096像素时，扫描速度最高可达14.5kHz。本发明的三维线扫描模块优选采用三维扫描相机、3D相机等现有产品，本发明共设置有四个相机作为三维线扫描模块，分别记为第一相机11、第二相机21、第三相机12、第四相机22。

本发明在列车轨道两侧限界范围外分别安装第一相机11和第二相机21，第一相机11和第二相机21分别从两侧上方扫描受电弓2上表面的左右两部分，二者扫描区域部分重合，保证受电弓2上表面都被完整扫描。采用多传感器全局标定的方法，可以将上述第一相机11和第二相机21测得的在各自坐标系下的三维数据统一到一个全局坐标系中。

为测量出受电弓碳滑板的实际磨耗，本发明利用第三相机12和第四相机22分别扫描受电弓2的弓头底部，触发原理与第一相机11和第二相机21的触发原理相同，并采用同样的全局标定方法将第三相机12和第四相机22测得的在各自坐标系下的三维数据统一到上述xyz全局坐标系中，进而根据上述识别出来的碳滑板帧号，选取第三相机12和第四相机22对应的同步点云数据，采用所选的点云数据重建受电弓弓头底面。同理，可根据第一相机11和第二相机21对应的同步点云数据，重建出碳滑板的上表面，结合第三相机12和第四相机22重建的受电弓弓头底面，计算二者之差，即为碳滑板的平均磨耗。

基于三维线扫描模块获得的受电弓三维重建点云数据，可采用点集配准方法来计算受电弓姿态；也可以采用PNP算法计算相机和受电弓之间旋转向量，并统一至全局坐标系下，与设定的初始位置之间的旋转向量偏差来衡量受电弓的姿态。

基于三维线扫描模块识别受电弓2并触发二维图像抓拍模块3抓拍图像，可检测出缺口、裂纹、部件缺失、羊角缺失或折弯、异物等缺陷。

本发明公开了一种基于三维线扫描的受电弓识别抓拍检测方法，包括以下步骤：

(1)预设好测速模块、三维线扫描模块、二维图像抓拍模块和控制处理模块的位置，确保线路连接正常；

(2)通过测速模块测量列车通过时的车速并将测得的车速传送给控制处理模块；

(3)控制处理模块根据获得的车速数据进行分析和处理，在列车到达三维线扫描模块位置之前提前触发三维线扫描模块进行数据采集并传送给控制处理模块；

(4)控制处理模块接收三维线扫描模块采集的三维扫描数据并对三维扫描数据进行实时分析，判断受电弓2弓头是否出现，当控制处理模块实时计算检测识别出受电弓2弓头后，触发二维图像抓拍模块3进行抓拍成像，以获得受电弓2的二维图像，二维图像抓拍模块3的视场角包含受电弓2弓头刚过三维线扫描模块的位置；

(5)测量受电弓碳滑板的实际磨耗及缺陷，计算在全局坐标系下的受电弓2的姿态。

步骤(4)中，首先分别通过第一相机11和第二相机21从两侧上方扫描受电弓2上表面的左右两部分，第一相机11和第二相机21的扫描区域部分重合，保证受电弓2上表面被完整扫描，第一相机11和第二相机21分别将采集得到的三维点云数据传送至控制处理模块进行处理，将第一相机11和第二相机21分别测得的在各自坐标系下的三维数据统一到一个全局坐标系中，控制处理模块对第一相机11和第二相机21采集得到的在全局坐标系下的三维点云数据进行实时处理，包括以下步骤：

设三维点云数据为：

P_ij＝(x_ij，y_ij，z_ij)

其中，i为扫描帧序号，j为每帧扫描中的三维点序号；

由于受电弓2弓头处于列车最上方，且基本处于垂直轨道方向，可通过判断每帧点云高度值及其变化值是否大于设定阈值，且高度值保持在一定脉冲数量内一直大于阈值，来判断受电弓2弓头是否出现，计算方法如下：

其中，为每帧中所有三维点高度方向即Z值的平均值，J为第i帧中三维点数量，g_i为Z值平均值的梯度；

当且g_i＞T_g时，初步判断受电弓2弓头到来。其中，T_z、T_g分别为高度值阈值和梯度值阈值。随后n帧点云高度平均值都大于设定阈值，即/>则确定检测识别到受电弓2弓头，其中n可根据实际情况进行设定，小于碳滑板宽度对应的扫描帧数。

较优的，在计算高度值平均值前，计算每帧点云高度值的样本方差，当样本方差大于设定阈值时，认为是测量误差或者干扰物引起的高度值平均值变大，则忽略不进行后续计算判断，以避免误触发。

当控制处理模块实时计算检测识别出受电弓2弓头后，则触发二维图像抓拍模块3进行抓拍，获得受电弓2的二维图像，其中，二维图像抓拍模块3的安装位置为沿列车行进方向三维线扫描模块的前方，且靠近三维线扫描模块，二维图像抓拍模块3的视场角包含受电弓2的弓头刚过三维线扫描模块的位置。

步骤(5)中，测量受电弓碳滑板的实际磨耗的步骤包括：

采用全局标定方法将第一相机11和第二相机21分别测得的在各自坐标系下的三维数据统一到全局坐标系中，根据第一相机11和第二相机21对应的同步点云数据重建出碳滑板的上表面，可以采用平面拟合或RANSAC或ICP等公知方法实现；较优的，全局坐标系设为以轨道平面为xy平面、z轴垂直向上的坐标系，全局标定具体可采用公知方法即可，例如张广军提出的使用双电子经纬仪或单电子经纬仪加靶标进行全局标定的方法等；

同理，通过第三相机12和第四相机22分别扫描受电弓2的弓头底部，触发信号与第一相机11和第二相机21相同，采用与第一相机11和第二相机21相同的全局标定方法将第三相机12和第四相机22分别测得的在各自坐标系下的三维数据统一到上述全局坐标系中，进而根据识别出的碳滑板帧号，选取第三相机12和第四相机22对应的同步点云数据，采用所选的点云数据重建受电弓2弓头底面，可以采用平面拟合或RANSAC或ICP等公知方法实现；

将重建出的碳滑板上表面与受电弓2弓头底面进行比对，计算二者之差，得到受电弓碳滑板的实际磨耗。

步骤(5)中，采用深度学习方法在二维图像抓拍模块抓拍的二维图像中进行缺陷检测，包括以下步骤：

(51)收集各类缺陷图像，并进行标注；

(52)在深度学习训练服务器上搭建CNN检测网络进行训练；

(53)将训练好的检测网络部署到控制处理模块中，实现缺陷检测推理计算，得到检测结果。

本发明未具体描述的部分或结构采用现有技术或现有产品即可，在此不做赘述。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (6)

1.一种基于三维线扫描的受电弓识别抓拍检测方法，其特征在于，采用基于三维线扫描的受电弓识别抓拍检测装置进行受电弓识别抓拍检测，包括以下步骤：

(1)预设好测速模块、三维线扫描模块、二维图像抓拍模块和控制处理模块的位置，确保线路连接正常；

(2)通过测速模块测量列车通过时的车速并将测得的车速传送给控制处理模块；

(3)控制处理模块根据获得的车速数据进行分析和处理，在列车到达三维线扫描模块位置之前提前触发三维线扫描模块进行数据采集并传送给控制处理模块；

(4)控制处理模块接收三维线扫描模块采集的三维扫描数据并对三维扫描数据进行实时分析，判断受电弓弓头是否出现，当控制处理模块实时计算检测识别出受电弓弓头后，触发二维图像抓拍模块进行抓拍成像，获得受电弓的二维图像，二维图像抓拍模块的视场角包含受电弓弓头刚过三维线扫描模块的位置；

(5)测量受电弓碳滑板的实际磨耗及缺陷，计算在全局坐标系下的受电弓的姿态；

步骤(4)中，首先分别通过第一相机和第二相机从两侧上方扫描受电弓上表面的左右两部分，第一相机和第二相机的扫描区域部分重合，保证受电弓上表面被完整扫描，第一相机和第二相机分别将采集得到的三维点云数据传送至控制处理模块，将第一相机和第二相机分别测得的在各自坐标系下的三维数据统一到一个全局坐标系中，控制处理模块对第一相机和第二相机采集得到的在全局坐标系下的三维点云数据进行实时处理，包括以下步骤：

设三维点云数据为：

P_ij＝(x_ij,y_ij,z_ij)

其中，i为扫描帧序号，j为每帧扫描中的三维点序号；

因受电弓弓头处于列车最上方，且基本处于垂直轨道方向，通过判断每帧点云高度值及其变化值是否大于设定阈值，且高度值保持在一定脉冲数量内一直大于阈值，来判断受电弓弓头是否出现，计算方法如下：

其中，为每帧中所有三维点高度方向即Z值的平均值，J为第i帧中三维点数量，g_i为Z值平均值的梯度；

当且g_i>T_g时，初步判断受电弓弓头到来，其中，T_z、T_g分别为高度值阈值和梯度值阈值，随后n帧点云高度平均值都大于设定阈值，即/>则确定检测识别到受电弓弓头，其中n根据实际情况进行设定，小于碳滑板宽度对应的扫描帧数。

2.根据权利要求1所述的一种基于三维线扫描的受电弓识别抓拍检测方法，其特征在于，所述基于三维线扫描的受电弓识别抓拍检测装置包括：

测速模块；

三维线扫描模块，用于进行高速非接触式三维测量，在受电弓通过时通过三维线扫描模块实时获得受电弓的三维数据；

二维图像抓拍模块；

控制处理模块；

所述测速模块与控制处理模块输入端连接，三维线扫描模块与控制处理模块相连，控制处理模块输出端与二维图像抓拍模块连接，通过测速模块测量列车通过时的车速并将测得的车速传送给控制处理模块，控制处理模块根据获得的车速数据进行分析和处理，在列车到达三维线扫描模块位置之前提前触发三维线扫描模块进行数据采集，控制处理模块接收三维线扫描模块采集的三维扫描数据并对三维扫描数据进行实时分析，检测识别出受电弓，再通过控制处理模块触发二维图像抓拍模块对受电弓进行抓拍成像，控制处理模块对采集到的受电弓三维数据和二维图像进行磨耗和缺陷识别。

3.根据权利要求2所述的一种基于三维线扫描的受电弓识别抓拍检测方法，其特征在于，所述二维图像抓拍模块的安装位置为沿列车行进方向三维线扫描模块的前方，且靠近三维线扫描模块，二维图像抓拍模块的视场角包含受电弓弓头刚过三维线扫描模块的位置。

4.根据权利要求2所述的一种基于三维线扫描的受电弓识别抓拍检测方法，其特征在于，所述三维线扫描模块包括第一相机、第二相机、第三相机和第四相机，列车轨道两侧限界范围外分别安装第一相机和第二相机，第一相机和第二相机分别从两侧上方扫描受电弓上表面的左右两部分，第一相机和第二相机的扫描区域部分重合，保证受电弓上表面被完整扫描，第一相机和第二相机的下方分别设置第三相机和第四相机，通过第三相机和第四相机分别扫描受电弓弓头底部。

5.根据权利要求1所述的一种基于三维线扫描的受电弓识别抓拍检测方法，其特征在于，步骤(5)中，测量受电弓碳滑板的实际磨耗的步骤包括：

将第一相机和第二相机分别测得的在各自坐标系下的三维数据统一到全局坐标系中，根据第一相机和第二相机对应的同步点云数据重建出碳滑板的上表面；

通过第三相机和第四相机分别扫描受电弓弓头底部，将第三相机和第四相机分别测得的在各自坐标系下的三维数据统一到所述全局坐标系中，进而根据识别出的碳滑板帧号，选取第三相机和第四相机对应的同步点云数据，采用所选的点云数据重建受电弓弓头底面；

将重建出的碳滑板上表面与受电弓弓头底面进行比对，计算二者之差，得到受电弓碳滑板的实际磨耗。

6.根据权利要求1所述的一种基于三维线扫描的受电弓识别抓拍检测方法，其特征在于，步骤(5)中，采用深度学习方法在二维图像抓拍模块抓拍的二维图像中进行缺陷检测，包括以下步骤：

(51)收集各类缺陷图像，并进行标注；

(52)在深度学习训练服务器上搭建CNN检测网络进行训练；

(53)将训练好的检测网络部署到控制处理模块中，实现缺陷检测推理计算，得到检测结果。