接触网绝缘子由于受到环境的影响会有污闪的潜在危险,进而影响铁路牵引供电稳定性和设备安全性,破坏列车运行秩序。为防止污闪事故的发生,目前铁路部门定期安排高压水冲洗车对绝缘子进行带电水冲洗作业,效率相比传统人工清扫有所改善,但人工操作仍跟不上电气化铁路里程快速发展和现阶段维护任务。在绝缘子维护领域内自动化绝缘子冲洗设备还处于空白且急需状态,自动化绝缘子冲洗成为研究重点。论文针对铁路接触网绝缘子冲洗工况进行分析,提出两条设计思路可实现自动化冲洗,确定采取机器视觉的自动化水冲洗方案,并设计出自动化水冲洗工作流程。设计绝缘子自动水冲洗系统,并列出其五个子系统。对最关键的机器视觉系统详细设计,提出捕获瞄准跟踪功能以完成自动化水冲洗的定位与控制问题,并对视觉系统硬件平台设计,视觉系统关键硬件进行计算选型。论文对机器视觉研究内容做了介绍,并对绝缘子水冲洗车的视觉系统工况进行分析,即所获取图像与视频的一些特点,设计了机器视觉的算法部分,通过四大步骤完成全部的系统中的视觉工作:图像采集与预处理模块,图像处理与分析,图像伺服和序列图像跟踪。论文通过图像预处理、图象分割与目标定位可得到绝缘子的质心坐标,然后设计出基于图像的视觉伺服系统(IBVS)控制方法,调整冲洗水炮炮管及摄像机姿态对绝缘子进行瞄准,将自动化水冲洗车将图像信息转化为控制信号以完成绝缘子冲洗工作。该方法主要思路是构造特征函数的误差值并使其最小,特征函数是通过两个雅可比矩阵及其伪逆矩阵建立起图像与冲洗装置控制量之间的关系,最后达到控制目的。本文使用Matlab对IBVS控制方法进行验证,该方法控制冲洗装置精确性达到要求,可实现根据图像信息控制冲洗装置冲洗瞄准。论文根据视觉系统对绝缘子进行定位与瞄准后,在视频(即序列图像)中跟踪绝缘子。如果对图像所有内容都进行搜索,会产生大量冗余信息,影响实时性,如果引入一定的目标位置变化预测机制,会降低计算量。论文跟踪算法的思路是使用基于特征的检测与匹配,并与Mean shift算法相结合进行视频中跟踪绝缘子位置,设计仿真实验对多组视频素材进行Mean shift算法跟踪绝缘子,并对结果进行分析,证明了算法的有效性,为自动化水冲洗提供了算法基础。