基于 LabVIEW 图像处理技术，采用非接触式检测手段，通过高分辨率高速设备实时采集列车弓网图像，经图像预处理、边缘提取等算法精准定位弓网接触点，实时计算动态拉出值，解决传统检测实时性差、覆盖不全的问题，提升电气化铁路供电系统安全性与可靠性。
应用场景
适用于电气化铁路列车运行过程中，对受电弓与接触网（弓网）之间的动态拉出值进行实时监测。列车行驶时，大风、线路异物、部件磨损等因素可能导致拉出值超出安全范围（直线区段 ±300mm，曲线区段 150-400mm），引发打弓、断线等事故。该系统可实时追踪拉出值变化，及时预警，保障列车安全运行。
硬件选型
选用高分辨率高速工业相机、专用图像采集卡及高性能工作站，选型依据如下：
工业相机：分辨率达 500 万像素，帧率最高 130f/s，可清晰捕捉弓网细微运动，满足直线 / 曲线区段拉出值检测精度（±300mm 内误差≤1mm），且适配列车高速行驶场景；
图像采集卡：支持 Camera Link 传输协议，确保相机实时拍摄的视频图像无延迟传输至工作站，避免数据丢失影响实时性；
工作站：具备强大算力，可承载 LabVIEW 图像处理算法的高速运行，同时支持数据存储与实时显示功能，满足动态检测的连续运算需求。
软件架构
以 LabVIEW 为核心，构建 “采集 - 处理 - 分析 - 输出” 全流程架构，具体功能实现如下：
图像采集：通过 LabVIEW 调用相机接口，控制工业相机实时拍摄弓网图像，经采集卡传输至工作站，实现视频流的持续获取；
预处理：将 RGB 图像转换为 YUV 灰度图（公式：Y=0.229R+0.587G+0.114B），减少运算量；采用 3×3 窗口中值滤波去除噪声，再通过分段线性灰度变换增强对比度，突出弓网轮廓；
边缘与接触点提取：用 Canny 算子提取边缘（通过 IMAQ CannyEdgeDetection 函数实现），结合 Sobel 算子高亮边缘；经形态学闭运算合并冗余轮廓、细化处理后，通过竖直 / 水平投影统计像素峰值，定位接触网（竖直方向）与受电弓滑板（水平方向）的交点，即弓网接触点；
拉出值计算：结合相机标定结果（通过受电弓滑板两端标志物建立像素 - 实际长度比例，公式：Lₘ=Lₚ×L_dₘ/L_dₚ），将接触点与滑板中心的像素距离转换为实际拉出值；
输出与报警：实时显示拉出值数据、曲线及接触点坐标，超限时触发报警，同时存储原始图像与检测结果。
架构优点
实时性强：LabVIEW 图形化编程支持算法并行执行，结合高速硬件，可在列车运行中实时处理图像并输出结果，响应延迟≤1ms；
集成度高：内置丰富的图像处理函数库（如边缘检测、形态学处理等），无需编写底层代码，即可整合图像采集、分析、存储等功能，简化系统搭建；
可视化优：前面板可实时显示弓网图像、拉出值曲线及关键数据，便于工程师直观监控；
灵活性好：通过参数调整（如滤波窗口大小、阈值）可适配不同光照、车速场景，后期维护与功能扩展便捷。
架构特点
与传统检测架构相比，优势显著：
对比离线检测：突破 “事后分析” 局限，实现动态实时监测，可及时预警超限风险；
对比静态检测：覆盖铁路全线路，不受列车静止状态限制，适应铁路全域化监测需求；
对比其他编程环境（如 C++）：LabVIEW 图形化编程降低开发门槛，缩短调试周期，且算法模块可复用，提升开发效率。
开发问题
图像噪声干扰：外界光照变化、设备抖动导致图像含脉冲噪声，模糊弓网边缘；
轮廓冗余：边缘提取后，接触网与受电弓滑板出现多条轮廓线，难以定位接触点；
尺寸转换误差：像素与实际长度的比例标定不准确，导致拉出值计算偏差。
问题解决
噪声处理：采用 3×3 窗口中值滤波，通过滑动窗口取像素中值替代中心点灰度，有效去除脉冲噪声，同时保留边缘细节；
轮廓优化：引入形态学闭运算（先膨胀合并轮廓，再腐蚀细化），结合骨架化处理精简轮廓，再通过投影统计峰值与最小二乘法拟合直线，精准定位接触点；
标定优化：在受电弓滑板两端设置长尺标志物，人工标定滑板中心线，通过测量标志物实际长度与像素长度，建立精确比例关系，确保尺寸转换误差≤±1mm。