随着铁路货物运输对我国经济的影响越来越大,保证货车运输安全的需求也越来越迫切。铁路货车运行故障动态图像检测系统(TFDS)是铁道部为保证货车运输安全而设计的一套检测系统。该系统目前使用人机结合的工作模式,大部分的检测工作需要由故障质检员来完成,这对室内的工作人员来说是一项极大挑战。提高检测系统中“机”检测的比例、实现故障的自动定位和检测,可以极大地提高货车故障检测的效率和节约成本。本文根据货车侧部结构特征和故障特性,研究了相应的侧部故障定位和挡键丢失检测算法。研究工作主要包括:1.针对货车侧部的挡键、锁紧板和承重鞍的定位,利用其与车轮的位置关系,采用Hough变换圆检测进行侧部故障定位。对于锁紧板和承重鞍这两个较大的部件,采用粗定位和细定位进行故障定位;而对于挡键这个较小部件,在完成粗定位和细定位操作之后,执行精确定位操作。2.针对挡键丢失故障的识别,根据挡键外形边界成三角形的特点,提出了一种基于码特征傅里叶描绘子法的识别方法。首先,对于挡键低灰度、低对比度和边界轮廓不明显的特性,将目标图像预处理以加强轮廓边界,分割图像和追踪目标图像边界。然后,利用链码表示图像的边界并计算形状数以确定数字边界的起始点。最后,通过傅里叶变换计算出傅里叶描绘子并归一化,再运用距离计算公式判断目标图像是否发生故障。3.设计并实现了TFDS侧部故障检测系统。通过该系统验证了Hough变换圆检测对侧部故障的定位和码特征傅里叶描绘子法对挡键丢故障的识别效果。