针对铁路货车的行车安全检测对于保证货车平稳运行至关重要,而轮对的安全状况是货车运行和运维过程中的重点关注问题。现阶段轮对踏面损伤检测在非营运状态下进行,检测速度慢、效率低、耗费大量人力物力,需要探索更为快速高效便捷的轮对踏面检测方法。本文围绕铁路货车轮对踏面损伤机理、温度场有限元仿真、运动模糊图像复原、图像特征提取等方面展开理论和实验研究。为检测出运动状态下轮对踏面的损伤情况,针对运动模糊红外图像,提出基于多尺度感知区域检测的盲复原算法,针对轮对踏面损伤区域,提出基于滑窗思想的红外弱小目标检测算法。具体的研究内容如下:（1）分析了铁路货车轮对踏面数据采集的可行性,为方案制定和后续处理奠定基础。首先,分析了典型的踏面损伤原因与特点;然后,研究了闸瓦踏面制动时的踏面剥离过程,分析了其与温度、载荷和材料间呈现出关于热-机械-组织的非线性强耦合特性;进而发现了实际情况下轮对踏面温度的异常分布,论证了通过温度场变化检测踏面损伤的可行性。最后,由此设计了数据采集方案并分析红外图像特点。（2）研究了铁路货车车轮在指定工况下通过闸瓦踏面制动的瞬态温度场分布特点。首先,根据实际调研和传热学理论,建立了有无踏面剥离的车轮模型,确定了边界条件和仿真条件。然后,实现了车轮的温度场仿真,确定了车轮在制动阶段和冷却阶段的温度变化规律,并分析和对比了两种车轮模型的温度场分布特点。最后,仿真结果表明,相同工况下有踏面剥离车轮的温度分布和无踏面剥离车轮的温度分布不同,踏面剥离处在28s达到最高温度为35.3°C,此时踏面表面处的温度为23.3°C,相差12.0°C。（3）提出了运动模糊红外图像的复原算法,降低噪声和运动模糊对红外图像的影响。首先,分析了图像降质模型和图像盲复原算法。然后,基于非均匀模糊假设,优化了基于全变分正则化的盲复原算法,即基于多尺度感知区域检测的盲复原算法。该算法先用多尺度感知区域检测算法来判断图像中的模糊区域,再用二维最大熵图像分割算法提取该区域,再使用基于全变分正则化的盲复原方法对模糊区域进行盲复原。最后,采用主观评价法和客观评价方法,从噪声、图像边缘、运动模糊角度对两种算法的处理结果进行比较,结果表明优化算法在运动模糊红外图像的盲复原处理上具有优越性。（4）提出了铁路货车轮对踏面的特征提取算法,计算了踏面剥离的面积。首先,分析了图像分割方法的基本原理,实验表明现有方法会因参数的选取不当而导致踏面剥离的特征难以检测,由此提出了基于滑窗思想的红外弱小目标检测新方法。该方法按一定规则划分出图像子块,基于假设检验自动确定子块中的分割阈值,根据判决条件和阈值确定基准点,得到感兴趣区域的外接矩形。进而确定踏面剥离区域的面积特征,并与可见光图像对比,分析了产生误差的原因,评估了所提取特征的准确性。本文对运动中铁路货车轮对踏面进行研究,论证了有无踏面剥离的温度场分布特点和差异;提出了运动模糊红外图像的复原算法,降低噪声和运动模糊对红外图像的影响;提出了轮对踏面的特征提取算法,计算了踏面剥离的面积。完成了铁路货车轮对踏面损伤的动态检测。