随着城市化的快速发展，轨道交通以其不占用地面空间、快速安全、运载量大的优点在城市交通中所占的比重越来越大。随之而来的是针对于轨道交通车辆的维修量大大增加，车辆轮对踏面的维修是其中的重要环节。传统的人工检测方法费时费力，并且容易发生漏检误检，这给轨道交通运输带来了重大的安全隐患。基于此，轮对的自动检测技术被发展起来，本文提出了一种基于ICP算法的轮对踏面检测方法，能够实现对轮对的非接触测量，测量速度快、操作简单易行，能够达到较高的精度。　　本文在深入分析ICP算法的实现原理的基础上，提出了一种改进的ICP算法来完成轮对踏面直径的提取工作。该算法的设计初衷是进行点云模型的配准，由于点云采集设备的固有缺陷，无法一次采集到物体完整的点云模型，需要将多次采集的局部点云拼接为一个完整的点云。利用ICP配准算法中对应点对距离最小的原理，基于逆向工程的思想，构建不同半径的基准模型与测量点云进行配准，最终得到实际测量点云的踏面直径。　　在求取轮对踏面直径之前，首先需要获取轮对踏面实测点云模型。对相机的小孔成像原理进行研究分析，使用张正友标定法对CCD相机的内外参数进行标定；使用平面标定板对线结构光平面进行标定，结合相机的内外参数求取线结构光中心线坐标；将扫描得到的所有点的坐标统一到同一个坐标系中，最终得到轮对踏面的完整点云。同时研究了几种常用CAD模型简化方法，采用基于顶点精简的STL模型分块简化方法对CAD模型进行简化，实验结果显示该方法能够有效的缩短配准时间。最终通过实验分析，显示了该测量方法的有效性。