受电弓是电力机车运行时从电网中取电的装置。它通过机械摩擦与接触网导线接触,因此在机车运行的过程中,受电弓碳滑板的磨耗在所难免。当受电弓碳滑板因为磨耗使得剩余厚度达到相应的界限时,容易造成受电弓滑板与接触网导线分离,出现离线、暂时性断电等现象,由此可能引发严重的交通事故。因此,在电力机车运行当中对受电弓碳滑板的磨耗状况进行实时在线检测从而保证行车安全具有非常重要的意义。国内外现阶段对受电弓磨耗检测普遍存在速度慢、精度低、劳动力大等问题,与现阶段轨道交通的蓬勃发展现成较大的反差。近些年来,随着机器视觉技术的快速发展,而且相关技术日趋成熟,使得采用机器视觉技术对受电弓磨耗进行检测成为可行方案。机器视觉就是用机器代替人眼来做测量和判断,而在机器视觉近20年的发展历程中,受图像摄取技术以及数据处理技术所限,机器视觉系统普遍基于二维视觉技术。当前机器视觉主流的检测手段还是依赖2D相机,即从灰度图中提取被测物特征,在X-Y平面内进行测量。当遇到需要高度测量或需要Z方向信息,如需要测高度、测深度、测厚度、测平面度、测体积、测磨损等情况时,2D视觉往往无能为力。近年来,随着三维图像摄取技术和数据处理技术的飞速发展,3D视觉技术成为计算机视觉领域的发展焦点。3D结构光测量技术的出现和发展为空间3D信息的获取提供了全新的技术手段,为信息数字化发展提供了必要的生存条件。增加的第三维数据不但能获取更多的被检测物体信息,还能降低数据偏差,提高测量精度和准确度,提升工作效率。因此本文提出一种基于3D视觉技术的受电弓磨耗检测系统,该系统具有速度快、检测精度高等特点,能够实现对受电弓滑板的磨耗检测。本文主要的研究工作内容如下：首先通过对目前国内外受电弓磨耗检测技术的深入了解和学习,以及对三维机器视觉技术的详细研究,总结提出-种基于3D视觉技术的受电弓磨耗检测的方法,并通过对该检测系统的工作原理和工作流程,进行了相应的硬件选型,并对各硬件的安装方式进行了剖析。然后从受电弓检测内容和系统获取到数据格式出发,对数据进行了相应的处理。从数据获取开始,到噪声去除、冗余数据的精简、缺失点的插补、零散点的曲线拟合到特征点定位,为检测内容做相应的数据分析准备。接着通过数据特征设计出相对应的检测内容的算法,完成检测结果显示前的数据分析处理工作。最后在Windows平台上采用Visual studio2010搭配OpenCV以及VTK这两个开源类库进行相应的配套软件开发,通过这个配套软件将检测数据结果直观的显示出来,并可以采用三维显示将受电弓碳滑板表面轮廓可控地展示出来。通过实地安装检验,证明了本系统可以达到实时检测的功能,符合各地铁公司关于受电弓磨耗检测的相关技术要求,达到预期的工作目标。