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采用非接觸式的圖像測量技術，實時采集受電弓/靴碳滑板磨耗、異物、裂紋、灼傷等，以及受電弓間距、偏磨、姿態(tài)偏移、水平角度、壓力等關鍵數(shù)據(jù)，基于深度學習算法和大數(shù)據(jù)分析精準預測碳滑板磨耗趨勢，同時判斷缺口、脫落、變形、裂紋等類型缺陷，避免因滑板過度磨損導致的弓網(wǎng)故障、接觸不良等事故，為運營管理者提供優(yōu)化受電弓選型、更換碳滑板次數(shù)、調(diào)整檢修頻次等科學依據(jù)，使滑板平均使用壽命延長20%。