随着当今时代铁路及城市轨道交通的快速发展,大量列车行驶在世界各地的轨道上,随之而来的安全隐患也逐步增多。列车轮对踏面作为直接与轨道相接触的部件,每天都会产生一定的磨损,久而久之这种磨损对于列车的运行安全产生了一定的影响,按时按规的对轮对踏面的机械尺寸进行测量可以有效保证轨道交通中各种列车的安全运行。本文针对轨道交通列车传统的人工轮对检测方法精度低、效率低等问题,依托目前的机器视觉与图像处理技术设计了一个轮对踏面自动检测系统。该系统布置于轨旁,使用激光源发出一字线激光照射到轮对上,通过相机对轮对上光带的图像进行采集。然后使用图像处理技术结合相机标定结果计算出所检测的参数。算法及软件方面,摒弃传统去噪方法使用离散余弦变换去噪方法来对图像进行去噪。改进了传统边缘检测试凑参数的方法使算子可以自行计算最优参数,增强了处理的稳定性。并且在细线化处理中针对轮对踏面检测的特点对传统方法进行了优化,使细线化误差降低到单像素内。然后对相机进行标定计算,得出相应结果。最后将图像处理结果与相机标定结果相结合对检测参数进行计算,并将文中算法编写成具有图形界面的程序,同时连接到数据库对结果进行保存。经过实验证明,该系统及软件可以快速大量的自动检测轮对的磨损情况,包括轮缘厚度S_d、轮缘高度S_h、踏面曲线形式等参数均可显示在界面上同时可以传入数据库进行存储,降低了人力物力的损耗并提高了效率。同时针对算法的改进相比传统算法提高了检测的精度,在列车轮对踏面的检测领域具有一定的应用意义。