目前铁路运输仍是我国运输的主要形式,中国铁路在旅客周转量、货物发送量以及运输密度方面均为世界第一,伴随着铁路的长时间、高负荷运行,钢轨会不可避免的出现疲软、裂纹等缺陷现象,这些都为铁路的安全运行埋下了巨大的隐患,因此迫切地需要一种可靠性、准确度较高的钢轨检测设备来保障铁路的运行安全。本文设计了一套完整的钢轨裂纹检测系统,该系统利用新型声发射技术和神经网络模型可以实现钢轨裂纹缺陷信号的检测。本文主要工作如下:首先,本文先搭建了钢轨裂纹检测实验平台,该平台模拟了真实情况下的轮轨接触状态,使得在实验室环境下便可获得近似于真实状况下的信号数据,并且设计了平台控制软件来控制轮轨之间的相对运行速度;其次,对于PCI-2声发射仪器设计并实现了裂纹声发射数据的采集软件,通过该软件可以与PCI-2声发射设备进行通讯,实现波形流信号的数据采集,并通过对数据协议的分析实现对波形流数据的解析以及进制转换;最后,为了对采集到的信号进行裂纹检测,本文基于QT软件开发平台设计并实现了钢轨裂纹检测软件,该软件可直接对解析后的信号数据进行读取和预处理,并利用神经网络模型进行数据分析,并最后将网络输出做聚类和滑动窗口处理从而得到最终检测结果。