列车轮对作为重要的可互换行走部件，对列车行车安全起着关键性的作用。而轮对踏面的擦伤会对车辆产生许多不良影响，严重影响行车安全。因此，迅速准确地检测列车轮对踏面擦伤，确保磨耗量不超过规定的限度，对于保障列车运行的平稳性和安全性具有重要的现实意义。目前国内列车轮对踏面检测还是以人工检测为主。人工检测方法主要靠手工机械式测量，这种方法劳动效率差，精度低。大量的测量数据需要人工记录，工作繁琐，可靠性低且不便于信息化管理。美国、日本和德国等国外发达国家也有一些自动检测设备，但是都不同程度地存在着价格昂贵和测量耗时等问题。随着我国工业控制和信息化领域的巨大进步，给机器视觉在铁路系统的应用带来了前所未有的机遇。本文主要研究一种基于机器视觉的轮对踏面擦伤自动检测技术。检测系统通过步进电机控制轮对旋转，并以激光作为光源扫描轮对踏面，形成踏面光带轮廓，同时用高精度面阵CCD传感器实时采集踏面光带轮廓图像。计算机对采集的图像进行分析处理，提取踏面擦伤特征信号，建立踏面擦伤数字矩阵，实现轮对踏面擦伤的快速准确检测。本文阐述了轮对踏面图像预处理和图像分析的各种算法。通过对轮对踏面原始图像进行预处理提高了图像质量，便于图像分析。主要算法有：中值滤波、阈值分割、Canny边缘检测算子和基于灰度矩的亚像素边缘定位算法等，使得提取轮对图像信息达到了较高的精度。系统标定采用两步法，通过畸变校正提高了标定精度。轮对踏面自动检测系统以Visual C++作为主要程序设计软件，系统运行在Windows 2000环境下。试验证明该系统运行稳定，可有效提高踏面擦伤测量精度和效率。