随着世界高速铁路的迅猛发展,为适应国民经济发展,满足广大人民的需求,我国铁路事业蓬勃发展。近年来,我国铁路行车速度不断提高,这就要求对机车车辆走形部件进行严格而精密的检修与监控。尤其是高速动车组的开行给铁路安全检测部门提出了新的考验。目前,德国、法国等铁路发达国家均设计研发了先进的超声车轮探伤设备,我国也自主研发了移动式轮辋轮辐探伤系统,该设备采用先进的相控阵超声探伤技术和常规探伤技术,对各型动车组车轮进行在线的轮辋轮辐探伤,实现对各类疲劳缺陷及材质缺陷的检测。但检测结果中缺陷的定位,还需现场操作员手动拖动标定框实现,这就不可避免的造成人为误差,限制了探伤效率,难以适应我国高速列车迅猛发展的要求。本课题旨在对移动式轮辋轮辐探伤系统的车轮现场检测数据,设计一系列缺陷定位算法,改善设备实车检测数据分析时间性能指标,提高设备校验标定准确性。本文在调研总结国内外车轮探伤技术及检测设备的前提下,结合对我国高速动车车轮结构特性和相控阵超声车轮探伤工艺分析,对不同检测通道扫查数据中目标缺陷及干扰进行特征提取,提出了一系列基于区域分割、区域生长、对比度自动调节、周期叠加延拓、相关、KMEANS聚类及HOUGH变换等处理的缺陷定位算法。最终实现了检测图像缺陷的准确定位,达到了预期设定的效果。然后利用现场样板轮检测数据验证了各个探伤扫查通道缺陷定位算法的可行性,并提出了定位算法的现场应用实施方案,为后期工作的展开给出了指导意见。