轨道扣件作为轨枕与钢轨之间的联结零件在保证轨道稳定性和可靠性方面至关重要,是轨道线路维护中的重点。随着计算机技术的发展,机器视觉和人工智能技术正逐步应用于轨道线路维护工作中。为进一步提高轨道扣件检修效率,本文设计了一种基于深度学习的轨道扣件检测系统,能够实现列车最高时速350km/h下扣件的实时准确检测,并完成了系统硬件平台的搭建、检测算法的设计和程序的开发,主要内容如下:（1）确定轨道扣件实时检测系统的总体结构、各组成部分和工作流程。对相机、镜头、光源照明和机械结构进行需求分析和参数计算,为图像采集平台的搭建提供依据。根据扣件状态检测的特点,将检测任务分为扣件异常检测和异常扣件分类两个部分,对其中主要的几种算法进行适用性分析,确定算法研究路线,并设计了一种并行处理方法。另外,针对扣件异常检测中无法实现异常扣件定位的问题,提出了轨枕辅助定位方法。（2）从深度学习理论知识出发,总结神经网络模型常用的改进方法。构造了几种表现较好的深度学习目标检测算法,并分别进行了扣件异常检测实验,针对存在的扣件识别率略低、检测速度达不到实时性要求和轨枕定位精度一般等问题,以yolov4-tiny算法为基础,在目标框聚类、网络结构和损失函数方面进行了改进。实验结果表明,改进算法的各项指标提升明显,且能适用于本系统。（3）提出了基于形态学操作的异常扣件分类算法,具体包括:对扣件边缘信息进行膨胀、轮廓提取、轮廓面积计算及排序操作,建立面积阈值判断关系式实现扣件缺失状态分类;采用基于中心螺栓的分区方法,对部分弹条图像进行轮廓提取和面积计算,建立面积阈值判别关系式实现扣件损坏状态分类;采用左、右部分弹条矩形拟合方法,得到左、右弹条的角度信息,建立角度阈值判断关系式实现扣件扭曲状态判别。通过验证性实验,证明了该算法的有效性。（4）选择适用于本系统的相机、镜头、光源照明和数据处理设备,并完成了机械结构的搭建和软件环境的配置。另外,对系统程序进行模块化设计,包括图像采集模块、扣件检测模块和数据输出模块,并完成了总体程序的开发。（5）进行系统验证实验,结果表明本系统的相机、镜头、光源照明和数据处理平台能够满足工作要求,系统程序能够满足列车最高350km/h运行状态下扣件检测的实时性和识别率要求。