随着高速铁路不断建设,重载列车和城市地铁、轻轨运营的增加,对铁路轨道安全性、可靠性的要求日渐提高。传统的人工巡检方式已不能满足现在的需求,应用机器视觉技术的高铁轨道表面缺陷检测是铁路轨道维护的发展趋势。本文研究了高铁轨道表面缺陷的机器视觉检测算法,能够快速、准确地检测高铁轨道表面缺陷。本文首先介绍了论文的研究背景和意义,简述了高铁轨道表面缺陷检测的必要性,分析了国内外高铁轨道表面缺陷检测的现状和发展趋势。接着,研究了常用的机器视觉系统。分析了机器视觉检测平台设计要求及性能指标,设计了高铁轨道表面缺陷机器视觉检测平台方案。介绍了照明方案、光源、相机、镜头、存储方案等设备的性能及需求,确定了相关设备选型。通过实验验证了视觉检测平台能有效采集到符合要求的图像。然后,设计了高铁轨道表面缺陷快速检测算法。介绍了高铁轨道表面缺陷快速检测算法的总体流程及高铁轨道表面区域提取、图像预处理、缺陷区域定位、基于经验阈值和阈值区间的最大类间方差法缺陷检测等步骤。提出了竖直投影法提取高铁轨道表面区域,提出了基于经验阈值和阈值区间的最大类间方差法。通过实验验证了本文算法能更加灵活适用于不同图像质量的检测情况,有着效率高、实时性好的优点,能满足检测系统的要求。接着设计了高铁轨道表面图像冗余信息的模糊匹配算法。介绍了高铁轨道表面图像冗余信息的来源及去除冗余信息的必要性。该算法首先通过缺陷的外接矩形得到缺陷的位置信息；然后通过感知哈希算法,得到高铁轨道表面缺陷的形态信息；最后计算缺陷的位置误差和形态相似度,基于模糊匹配算法,得到匹配结果。通过实验验证,该算法能有效识别高铁轨道图像中的冗余部分。最后,设计了高铁轨道表面缺陷机器视觉检测系统软件。概述了系统开发及运行环境,分析了软件设计目标。介绍了图像采集软件、缺陷检测软件、图像及缺陷信息显示软件、结果查询与报表生成软件的总体结构、操作界面及主要功能等内容。