高速铁路作为一种重要的交通运输方式，其安全性非常重要，铁路轨面是否有伤损是影响铁路运输安全的一个重要因素，因此必须对铁路轨面进行定期的检查以保证铁路轨面的完好无损。为了对铁路轨面进行快速的非接触性的无损检测，本文介绍了运用机器视觉技术设计的一套铁路轨面伤损图像检测系统，并尝试采用多种新兴的技术和设备对铁路轨面伤损图像检测软件进行工程上的优化。为了保证检测软件对轨面图像的检测效率，用C语言作为轨面伤损检测软件程序的编写语言。针对实验室内小车模拟实验和户外小车模拟实验所采集到的铁路轨面图像的特征，设计不同的铁路轨面图像检测算法对轨面上的伤损进行定位。经过模拟实验，积累的相关算法设计和检测方法的经验都为实地上车实验做了充足的准备。在得到实地上车实验所采集到的铁路轨面图后，运用设计的轨面伤损图像软件对实地轨面图像进行检测，验证了设计算法的可行性。在对轨面伤损检测软件的基本算法进行验证之后，为了使轨面伤损检测软件的检测性能得到进一步优化，即在保证检测质量的同时，又减少检测软件在检测大量轨面图像时的耗时，以此来满足工程上的实际需求并为之后实现轨面图像的实时处理做准备。对软件进行优化，选择轨面图像的存储和数据保存设备，运用计算机多线程运算，采集不同长度的轨面图像，以上的多个方案进行实验，通过对以上实验数据结果的比较和分析，确定可行的轨面伤损图像检测软件的优化方案。