无砟轨道由于具有轨道平顺性好、轨道几何形位能持久保持的特点,已经成为高速铁路的主要结构型式。随着高速铁路的快速发展,路基表面沉降监测要求也越来越高,传统的人工巡查方式已经不能满足目前运营管理条件的需要。机器视觉在信号处理理论、电子和计算机等相关技术的发展的基础上得到快速发展。基于机器视觉的铁路路基表面沉降监测系统通过定位激光光斑图像中心得到测量标靶沉降前后的位置数据差值,来反映监测点相对于基准点的路基沉降变形。本文根据光斑图像特征,进行目标图像提取,通过局部灰度质心法求得亚像素级质心,并利用单目视觉系统结合靶面特征点的几何信息,实时求解相机参数,修正质心定位结果。主要研究内容如下:首先,收集及调研铁路路基表面沉降监测方法、光斑中心定位方法及相关数据,建立系统光斑中心定位技术的数学模型。基于相机成像原理,建立监测系统相机模型,得出系统中靶面与相机相对位姿的测量原理;使用张正友法减少了相机标定难度,完成实验室相机的参数标定。其次,针对实际测量中普遍存在的图像背景干扰和其他因素导致光斑图像边缘模糊的问题,在使用自适应中值滤波来去除图像噪声的基础上,使用最大类间方差阈值分割得到光斑图像的十字结构,并用形态学开闭运算平滑十字边界,最终得到具有研究价值的光斑图像。再次,针对激光与靶面距离较大时,传统光斑中心定位技术会产生较大误差的问题,提出了一种局部区域内基于像素灰度值的两步精确定位算法,或称局部灰度质心法。然后,针对铁路运营过程中受振动等环境因素影响,靶面和相机的相对偏转会影响光斑中心定位结果的问题,设计了一种监测靶面位姿测量系统,基于单目视觉进行靶面位姿解算,实时求解相机参数,实现对光斑中心定位结果的修正。最后,搭建铁路路基表面沉降监测系统光斑中心定位实验平台,实验结果表明,沉降值最大误差为0.16mm,最小误差为0.1mm,实验总用时约为1.5s,本文的光斑中心定位算法具有较高的计算精度,用时较短,适用于铁路路基表面沉降监测系统。