随着我国铁路电气化比率的不断提高以及机车速度的不断提升,对机车运行各项参数的检测变得越来越重要。接触线高度、动态拉出值和硬点是众多检测参数中的三个,它们分别从某一侧面反映了弓网的运行状况。对这三个参数的传统检测方法采用在受电弓上安装压力传感器、加速度传感器,以及使用激光测距器来完成。这些传统的检测方法在铁路提速之后会对受电弓的受流特性产生影响,所以迫切需要一种新的方法来适应高速铁路的弓网检测。论文充分研究国内外弓网检测技术的动态和发展趋势,并结合我国原有弓网检测系统的特点,提出了对接触线高度、动态拉出值和硬点的非接触式检测方法,该方法不会对弓网的受流特性产生影响。本文提出的方法实质上是对原有弓网检测系统的二次开发,主要是利用数字图像处理技术对原有检测系统所获得的弓网视频进行处理,从中提取出接触线高度、动态拉出值和硬点这三个参数。由于原有的视频录像系统只是为了回放某一时间段的弓网运行状况,所以摄像头的安装位置及角度是定性的。我们要利用该视频去检测参数,就需要对摄像头进行定标。并且由于视频的获取采用自然光源进行照明,会存在很大的背景噪声,本文主要采用微分算子对图像进行预处理,并结合弓网视频的特点,对接触线提出粗搜索、细搜索以及斜率校正等处理方法。然后,利用matlab仿真工具对算法进行了仿真。最后,利用微软的MFC框架设计了弓网检测软件,实现了文件的读取和存储,并对处理结果给出了动态观看方法。论文中详细介绍了摄像头定标的过程、视频图像的处理方法以及软件的整体设计方案。但因为没有定标以后的视频数据,所以最后的检测结果是以像素值来标注的,但通过逐帧跟踪检测的结果以及观察真实值与我们得到的像素值的变化趋势,可以预测该方法是可行的。