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采用非接触式的图像测量技术，实时采集受电弓/靴碳滑板磨耗、异物、裂纹、灼伤等，以及受电弓间距、偏磨、姿态偏移、水平角度、压力等关键数据，基于深度学习算法和大数据分析精准预测碳滑板磨耗趋势，同时判断缺口、脱落、变形、裂纹等类型缺陷，避免因滑板过度磨损导致的弓网故障、接触不良等事故，为运营管理者提供优化受电弓选型、更换碳滑板次数、调整检修频次等科学依据，使滑板平均使用寿命延长20%。
电子邮箱:mbd@yunda-tec.com
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