随着我国交通行业的不断发展,铁路运输已成为其中不可分割的重要组成部分,这种发散式、遍布全国的运输方式极大地促进了铁路沿线的发展,对我国长期以来的经济建设做出了巨大的贡献。在确保经济发展的同时,安全问题也不容忽视地摆在了技术人员的面前,尤其是公共运输环节。铁路线路主要由轨枕、钢轨及扣件等组成,为了避免钢轨因长时间作业而发生松动,就需要通过安全扣件将钢轨和轨枕紧密连接,有效降低安全事故发生的可能性。故完好的扣件对于钢轨和轨枕的正常工作起着至关重要的作用,损坏或丢失的扣件对于列车的行车安全易造成巨大的隐患。现阶段,对于铁路扣件的检测主要是人工巡检,该方式依赖于自然条件、巡检人员的精力和熟练度。但是随着铁路运输在列车数量、行车速度和载重量上的迅速增长,传统的人工巡检方式因其不能保障工作人员的人身安全,且对列车的正点运行会造成影响等缺点已不能满足现代的铁路线路检测要求。因此,迫切需要研制出一种高效、快速地对铁路扣件的工作状态进行自动化检测识别的方法。本文主要通过对国内外先进技术和主流文献的学习,结合Adaboost算法的突出优势,提出了一种基于Adaboost的铁路扣件完损性检测方法。主要的研究内容如下:为了有效降低图像处理的信息量,对采集到的样本数据需要进行预处理。本文对图像首先进行灰度化处理;通过直方图均衡化的方式对图像进行了增强,充分提高了背景与扣件部分之间的对比度;通过均值滤波、中值滤波和自适应维纳滤波三种滤波方法进行仿真,对比实验结果,本文选择自适应维纳滤波对扣件图像进行去噪,从而有效的降低噪声的干扰,减少了后续工作的复杂度。针对以往的扣件区域定位所存在的问题,本文提出将经过Canny算子进行边缘检测后的图像作为输入图像,利用LSD直线提取算法对钢轨下边缘和轨枕边缘进行定位,结合先验知识对扣件进行最终定位。本文的突出创新点体现在对Adaboost算法所存在的问题进行合理优化。对于算法的搜索策略存在的问题,采用改进的细菌觅食算法来进行优化,以提高搜索性能;并提出了新的弱分类器加权系数计算公式,同时考虑错误率、对正样本的识别能力及弱分类器的可靠性,并给出了详细的推导过程。通过Heart数据集进行模拟仿真实验,优化算法的有效性和高效性得到了充分的验证。本文对Haar-like的特征以及矩形特征值的计算方法进行了详细论述。利用积分图像法计算特征值能够大幅的降低计算量,从而提升系统运行效率。选择适合扣件的矩形特征并引入单一矩形特征。基于Adaboost设计了扣件检测分类算法,具体包括弱分类的训练、强分类的设计以及级联分类器。基于研究算法在Windows平台中利用MATLAB仿真实现了扣件的完好、断裂和丢失的识别分类。实验结果表明本研究课题能够对铁路扣件的工作状态实现自动化的识别,具有一定的理论指导性和经济实用性。