机车的轮对作为列车的重要走行部件,对列车的行车安全起着重要作用。我国对于机车轮对尺寸的检测还普遍使用卡尺等工具进行测量,这种传统的靠人工测量轮对的检测方法精度低、误测率较高并且效率差。所以,为能迅速地准确测量列车轮对尺寸,确保轮对磨耗量没有超过规定的限度,在基于此基础上,本文提出了应用光截图法测量轮对尺寸和采用拟合轮对曲线的方法,对于保障列车的运行安全具有十分重要的现实意义。本文主要研究一种基于机器视觉的轮对磨耗自动检测系统。本系统主要是将激光作为光源对轮对踏面进行扫描,从而形成轮对的光带,同时再采用高精度线阵CCD传感器对光带轮廓进行实时拍摄采集。然后对采集的图像通过计算机进行图像分析处理,提取并细化轮对的轮廓线,与标准轮廓线进行比对,准确快速地检测得到轮缘、踏面的磨耗量。本文重点针对系统的标定与图像检测做了阐述,并对系统标定和图像检测的各种算法进行了分析。系统的标定是采用的Tsai两步标定法,对其进一步的改进来提高其标定精度。图像检测是通过对轮对轮廓的原始图像进行了图像预处理、图像特征信息提取、子像素边缘检测及细化轮廓线等分析处理,提高了图像的质量,便于后续的分析计算。其中对多种滤波器的原理进行了分析总结,合理选择高斯滤波达到抑制图像中噪声；对图像的灰度变化、直方图均衡化及阈值分割的原理进行了分析,并利用其算法对轮对图像进行了预处理；对多种边缘检测算子和子像素级检测的原理进行了分析,合理选择了小波变换与Canny边缘检测算子和计算像素级一阶矩的子像素级边缘定位算法对轮对图像进行了提取细化,对提取的图像信息的精度有了进一步的提高。本文较好的提高了轮对的检测精度,通过对现场测量与系统测量的数据的分析,轮对磨耗量的偏差在0.2mm之内,符合实际要求。图58幅,表4个,参考文献54篇。