钢轨轮廓尺寸测量是钢轨检测的重要内容。目前国内钢轨轮廓尺寸的单独检测主要是以接触式测量、人工操作为主,其效率低、工作量大、安全性低。为此,本文运用基于机器视觉的钢轨轮廓尺寸检测方法,开发了非接触式钢轨轮廓尺寸检测系统。目前,非接触钢轨轮廓测量主要是采用标定的方法将轮廓坐标从图像坐标系转换到世界坐标系,不仅工作量大,而且将标定误差引入到测量结果中。本文提出了一种非线性的转换模型,将轮廓坐标直接转换到世界坐标系中,避免了标定造成的误差,能够更准确的将轮廓坐标从图像坐标系转换到世界坐标系。并基于此原理开发出钢轨轮廓尺寸检测系统,实现钢轨轮廓尺寸的非接触式测量,经实验验证,其测量精度可达0.06mm。钢轨轮廓中心线的提取精度直接影响着测量精度。本文研究了不同质量图像的钢轨轮廓中心线的准确提取方法。其处理算法主要包括：灰度变换、滤波算法、边缘检测、中心线提取、自动阈值确定、腐蚀、膨胀、区域标定以及Hough变换等,并以实验室采集图像和现场采集图像为例验证了方法的正确性,实现了钢轨轮廓中心线的准确提取。另外,本文基于Visual C++开发了视频采集及处理软件,并针对钢轨测量数据的保存与显示开发了多种数据保存和显示功能,可根据需求选择不同的方式。最后,本文在实验室条件下利用实验室现有工具对钢轨轮廓检测系统进行实验验证,并分析了实验的可行性。通过仿真分析验证了检测系统的精确性,测量钢尺的实验和测量钢轨的实验分别验证了系统的准确性和重复性。