受电弓是电气化铁道供电系统的重要组成部分,是电力机车运行时重要的取电装置。受电弓故障多发生于弓头部分,常见的故障形式有滑板磨耗过限、中心线偏移、弓头姿态异常与羊角变形等。若不及时处理受电弓故障,可能会引发严重交通事故。对受电弓弓头故障进行全面检测,是保证铁路运输安全的必然选择。传统的受电弓滑板磨耗检测方法存在精度低、工作量大与需停车检测等问题;弓头其他故障检测方法的研究则相对较少,且主要集中于图像法,检测稳定性不足。三维测量技术的发展,为工业检测提供了新的解决方案。经过对比不同三维测量方法,结合受电弓弓头故障检测的实际需求,选用线结构光测量方法完成检测,以提高检测效率与稳定性。本文重点围绕受电弓弓头故障检测系统硬件设计、弓头故障检测算法与实验验证等内容展开相关研究。设计了受电弓弓头故障检测系统,详细介绍系统的硬件组成、自动化工作流程、初始采集设置与抗干扰设计等内容,以实现弓头故障自动化、高精度检测。结合系统安装环境、过车速度等因素,进行相机、激光器等结构光传感器关键部件选型。同时,详细阐述结构光测量模型、标定方法与光条中心线提取算法等内容,并进行传感器标定与精度验证,以满足系统高速、长距离测量的需求,获取足够的弓头扫描轮廓。由于单台结构光传感器无法覆盖不同尺寸弓头,设计多传感器组合测量方案,以实现不同视角的弓头点云数据采集。考虑传感器安装特点与数据类型,进行了基于半径滤波与高斯滤波的点云去噪平滑,并提出平面粗拼接–ICP精拼接算法,实现不同视角的点云拼接,完成点云预处理。后续通过锯齿靶标拼接实验,验证了点云拼接精度,实现弓头点云全景成像。为发挥三维测量的优点,分析弓头结构,选取滑板托架为计算基准,设计基于托架的滑板磨耗检测算法;根据滑板托架无曲率和有曲率两种场景,提出基于RANSAC–LM的平直托架拟合算法和基于Whittaker平滑的弯曲托架拟合算法,以缩小托架拟合误差,提升滑板磨耗检测精度与稳定性。结合弓头全景点云成像优势,提出基于点云数据的中心线偏移、弓头姿态与羊角变形检测算法,以实现更全面的弓头故障检测。最后,利用实验平台人工模拟弓头故障与现场采集的历史数据,对弓头故障检测算法精度进行了定性与定量描述,证明了系统的可行性与先进性。结果表明,系统能够满足实际应用要求,具有稳定性好、精度高与不停车检测等优点。同时,进行了系统误差分析,为后续系统优化和改进指明方向。