本文针对受电弓滑板在运行过程中的磨损问题，提出了一种基于计算机视觉技术的图像识别方法。通过对受电弓滑板磨损图像的处理和分析，实现了对其磨损程度的自动检测和识别。具体来说，我们采用了图像处理中的灰度化、二值化、形态学变换等算法，提取了图像的关键特征，并利用机器学习技术建立了一个分类器，能够快速、准确地对不同磨损程度的滑板进行分类。经过大量实验验证，该方法在准确率和效率方面都取得了不错的表现，具有较好的实用价值和推广前景。