随着铁路工业的快速发展,列车的速度不断提高,对重轨的质量要求也不断上升,导致重轨缺陷的种类越来越多且更具破坏性,极大的危害了广大旅客的生命财产安全。针对重轨在线生产实际,对于表面难检缺陷迫切需求更加高效,精确的重轨表面检测技术。目前的重轨表面难检缺陷检测主要停留在人工肉眼检测,极少数钢厂采用直接使用二维图像分析,表面缺陷识别等,但也收效甚微。为此,本文针对重轨的高辐射、低反射特性,基于激光三角测量法,对重轨表面难检缺陷进行研究,在对重轨进行三维表面重构的基础上,结合现行二维检测方法高效性的优势,采用一种高度灰度映射法,将三维图像转为含深度信息的二维图像,对重轨表面难检缺陷进行了检测。本文主要从以下几个方面对重轨表面难检缺陷检测技术进行了研究:（1）对比重轨表面易检和难检缺陷的现有二维检测法,针对直接使用常规二维检测法对难检缺陷检测效果不佳的实际,结合三维模型重构,在获得重轨表面三维点云的基础上,完成对重轨表面难检缺陷的检测。（2）基于激光三角测量原理,采用直射式测量方式,运用线激光器,面阵相机,数控电动平移台搭建了光学三角测量实验系统。（3）对相机及测量系统进行标定实验,并在HALCON软件平台基础上,编写模块程序,完成目标图像的实时采集及存储,对重轨表面图像进行分割,提取感兴趣区域ROI,经中值滤波等图像预处理操作后,采用一种结合极值法的改进灰度重心法,对激光条纹进行中心提取,计算点云数据三维坐标,完成三维重建。（4）在三维重构基础上,采用一种高度灰度映射法,将三维点云数据转为含深度信息的二维图像,结合二维图像的检测方法,对重轨表面难检缺陷进行检测。最后,本文在真实室内实验环境下进行了在线模拟实验,并对常用的二维边缘检测法进行实验对比,找出了适宜于本文的边缘检测法。