轮对是铁路车辆重要的走行部件,轮对踏面的损伤会对列车运行产生许多不良影响。因此,迅速准确地检测轮对踏面的损伤,确保磨耗量不超过规定的限度,对于保障列车运行的平稳性和安全性具有重要的现实意义。目前国内车辆轮对踏面检测还是以人工检测为主,大量的测量数据需要人工记录,劳动效率差、可靠性低且不便于信息化管理。论文主要研究基于图像处理与机器视觉的轮对踏面磨耗和相关参数的自动检测技术。检测系统通过步进电机控制轮对旋转,并以激光作为光源扫描轮对踏面,形成踏面光带轮廓,同时用面阵CCD(Charge Coupled Device)采集踏面光带轮廓图像。计算机对采集的图像进行图像处理和图像分析,运用的主要算法有图像类型的转化、图像反色、中值滤波、LOG(Laplacian of Gaussian)锐化算子、基于迭代法的阈值分割、细线化等,使得提取的轮对图像信息达到了较高的精度。系统标定采用两步法,通过畸变校正提高了标定精度。采用模式识别中的差影法对轮对踏面的磨耗进行了快速准确的检测,并根据图像的相加运算来测量轮对的相关参数。分析了实验测量结果的误差来源,并提出了具体的测量装置的改进方案。