随着我国铁路里程的迅速增长,在轨道运营高速化和重载化的趋势下,钢轨磨耗及轨面伤损检测显得越来越重要。传统的人工检测早已不能满足现在庞大的检测需求,必须采用一种新的高效率的检测方法。本文基于视觉测量技术和图像处理手段,实现了钢轨磨耗的无损测量。深入研究常用的几种相机标定方法之后,选定了Zhang平面标定法对面阵相机进行标定,从而解决了钢轨轮廓图像透视失真的问题。设计了钢轨轮廓图像处理算法,并对阈值分割、图像细化、轮廓还原、图像配准和磨耗计算等步骤进行了深入研究。在验证算法之后,基于Visual C++和OpenCV,采用模块化编程,完成了钢轨磨耗测量软件的开发。实验结果表明,该软件能很好地计算出钢轨磨耗值,精度可达到亚像素级别。同时,为了进一步提高工程实用性,本文在课题组已经实现轨面伤损检测的基础上,基于图像采集卡的二次开发研制了轨面伤损实时检测系统。详细了解图像采集卡的工作流程及其提供的软件开发包之后,本文将轨面图像处理程序很好地嵌入其中,实现了轨面图像实时采集处理。为了对软件性能进行测试,在实验室模拟了面阵相机和轨道快速相对运动的场景。动态测试结果表明,软件检测精度达到了94.5%,平均每幅图像检测耗时为20.24ms,在1mm/线的精度下换算成列车速度约为85.38km/h,基本达到了普通铁路和地铁线路的检测要求。