机器视觉测量技术已被广泛应用,具有很多优点,例如:精度高、非接触、适用性广和自动化水平高。近年来我国的铁路和地铁事业高速发展,车轮对列车的安全起着至关重要的作用,因此,为了保障列车运行的安全性和平稳性,对车轮进行检测具有重要的现实意义。本文以列车的车轮为研究对象,开展了基于机器视觉的动态在线车轮尺寸测量及表面状态监测。本文首先研究了动态车轮直径的测量,提出了两种方案,一种是通过对两条平行结构光端点的提取来求出轮径;另一种是从侧面用LED灯照明突出车轮轮廓信息,通过局部边缘轮廓拟合得到轮径尺寸,并对两种方案的优缺点进行对比。接着针对3600踏面成像与擦伤检测的需要,构建了多相机采集系统,对多图像拼接进行了研究,通过图像校正、边缘拟合和规整化得到踏面精分割图像,对踏面图像进行灰度增强,运用线性渐变融合法实现车轮踏面的3600拼接;通过分析,采用纹理分析的方法实现踏面图像的擦伤检测,实验说明,方差、对比度和同质性对擦伤区域的描述具有良好的区分度,通过K-means聚类识别有无擦伤以及几级擦伤。应变是工程应用中的重要参数,对基于数字图像相关的应变测量做了探索,根据虚拟网格变形前后三角形的边长来计算最大应变,实验证明该方法的可行性和精确性。最后,介绍了3600踏面成像与擦伤检测系统的工作方式以及软件控制界面和客户端界面,通过Matlab和C++混合编程技术,实现应变测量系统的软件搭建,这两个系统已在实际中应用,并满足要求。