摘要：针对传统钢轨检测技术的效率低下、精度不足、安全隐患等问题,提出了基于曲率滤波和改进高斯混合模型（GMM）的钢轨表面缺陷检测方法。首先,提出了基于垂直投影的区域定位算法和灰度对比算法,克服现场工况复杂、轨面反射不均、信道噪声干扰的难题;考虑到图像信号受强工况噪声干扰,研究了具有隐式计算和曲面保持特性的曲率滤波法进行图像去噪;建立了基于马尔科夫随机场（MRF）的高斯混合模型完成表面缺陷的精确快速分割。最后,设计了＂区域定位-灰度均衡化-滤波-分割＂的实验流程,实验结果验证了算法的有效性,检测性能达到了精确度92.0%,相比其他方法更加精确、快速,具有更好的鲁棒性。

关键词：钢轨表面缺陷 视觉检测 曲率滤波 马尔科夫随机场 改进高斯混合模型 

单位：长沙理工大学电气与信息工程学院; 长沙410114; 湖南大学电气与信息工程学院; 长沙410082; 温莎大学; 温莎N983P4