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边缘特征是铁路扣件缺陷分类的重要依据。高斯拉普拉斯（LoG）算子提取的边缘特征最接近扣件的真实边缘,但LoG参数的选取直接影响边缘检测效果。针对LoG参数的优化,采用基于布谷鸟搜索优化高斯拉普拉斯边缘检测的算法。利用布谷鸟优化搜索对阈值邻近像素值和标准偏差参数进行优化来提高拉普拉斯边缘检测性能。利用Pratt品质因数IMP值判定检测到的边缘是否最佳。实验证明,该方法有效优化了LoG参数的设置,得到的边缘特征提高了扣件缺陷分类准确率。