本书深入地分析了机器视觉技术在轨道表面缺陷检测中的应用，详细论述了轨道表面缺陷视觉系统、成像原理、图像处理、觖陷检测等关键技术。本书一方面论述相关的视觉检测理论与算法，另一方面结合实际检测需求提出改进与优化视觉检测算法，同时呈现几个较完整的视觉检测算法设计及其方法。本书首先重点探讨了视觉系统的功能、研究成果；然后分析了视觉检测技术的概念、应用现状和涉及的图像处理方法；最后论述了视觉检测在各方面的应用机制及建模方法。 本书可作为仪器科学与技术、测控技术与仪器、自动化及相关学科的科研人员、工程技术人员，以及相关专业研究生、本科生的参考书。

第1章 轨道表面缺陷检测概述
1.1 研究背景
1.2 研究目的
1.3 缺陷检测技术的发展历程
1.4 检测方法的国内外研究现状
第2章 缺陷视觉检测系统设计
2.1 重轨几何特征及表面缺陷
2.2 重轨表面缺陷的散射模型
2.3 系统工作原理及组成
2.4 系统硬件设计
2.5 系统软件设计
2.6 图像采集系统参数分析
2.7 图像采集装置组件的调节
2.8 表面缺陷的检测分辨率分析
2.9 热态重轨表面精密图像的获取
2.10 图像采集案例
第3章 轨道图像的处理分析
3.1 重轨振动影响分析
3.2 重轨表面光照不均校正
3.3 轨道缺陷分割算法设计
3.4 轨道表面缺陷分割的应用
第4章 聚类算法在轨道缺陷检测的应用
4.1 重轨表面缺陷的特征参数描述
4.2 重轨缺陷特征参数组合优化
4.3 基于GA-PSO混合优化的FCM聚类算法研究
4.4 实验结果与分析
第5章 深度学习算法在轨道缺陷检测的应用
5.1 基于改进YOLOv4的轨道缺陷识别网络
5.2 轨道缺陷识别系统实验与分析
第6章 像素相关度五校验法在轨道缺陷检测的应用
6.1 灰度化
6.2 重轨图像背景区域
6.3 图像噪声分析
6.4 像素线线间相关度互校验法在缺陷检测中的应用
第7章 结语
7.1 主要创新点
7.2 展望
参考文献