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铁轨表面缺陷已成为引起铁路交通事故的主要原因，及时对铁轨表面缺陷进行维护可以有效减少铁路交通事故发生。随着机器视觉技术快速发展，采用机器视觉技术对铁轨表面缺陷进行检测变得越来越容易，而现有的铁轨表面缺陷机器视觉检测成像方法和装置存在很大的局限性。基于以上背景，本文结合工程实际，对铁轨表面缺陷机器视觉检测成像方法与装置进行了研究，并测试了两种不同成像装置的成像效果。本文研究的主要内容如下：(1)综述了国内外现有的铁轨表面缺陷检测技术方法，针对这些方法存在的局限性，提出了基于线扫描成像的铁轨表面缺陷检测的方法，并详细说明了线扫描成像的优势及工作原理。(2)通过设计实验室仿真成像系统来分析线扫描成像装置各模块的选型准则及工作原理。在不同成像条件下，利用该仿真系统对人为制造表面缺陷的铁轨进行图像采集并分析成像效果，以此测试系统各模块选择及参数配置的合理性。(3)由于室内铁轨人为制造的表面缺陷与实际在线铁轨表面缺陷存在较大差距，因此为了进一步测试机器视觉检测技术对真实在线铁轨表面各种缺陷成像效果，研发室外手推车成像系统，并详细设计了进行图像采集的软件，使用该成像系统测试真实在线铁轨成像情况。(4)外界环境的变化以及铁轨表面对光的反射效果不同会引起成像亮度不均，从而增大了缺陷识别的难度。本文提出以信息熵作为图像质量的评价标准，使用模糊PI控制器对相机曝光积分时间进行自适应控制算法，使采集的所有图像亮度在一个恒定范围，这样有利于后续的缺陷识别。实验结果表明，本文研究的铁轨表面缺陷机器视觉检测成像方法与装置可以很好的对真实在线的铁轨进行成像，整个系统运行正常，各组成模块参数计算准确度高，选型合理，为以后的产品研发奠定了基础。