将结构光三维检测方法应用于钢轨生产过程中的表面缺陷三维检测，通过在钢轨四周安装4台激光线光源和8台面阵CCD摄像机实现钢轨四个面的检测。对摄像机采集到的激光光带图像进行光带中心提取、光带中心线矫正、光带中心线与基准线的差值等步骤，得到钢轨表面深度的变化值，并将沿钢轨长度方向和高度方向的深度变化值用深度分布图表示，通过两维图像识别的方法检测缺陷所在的区域，从而实现钢轨表面缺陷的自动检测。该方法已经实现在线应用，可以达到的最大检测速度为1.5m/s，深度检测分辨力为0.2mm。

基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测技术研究,

基于机器视觉的钢轨表面缺陷检测系统研究，毛建频，胡玉，为实现钢轨表面缺陷的在线高速高精度检测，本文设计了一套基于机器视觉的自动化检测系统。阐述了系统的总体结构和视觉成像系统的