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应用图像处理和模式识别技术，分析高速线阵扫描相机采集的钢轨数字图像，提出鲁棒实时的钢轨表面擦伤检测算法。这种算法首先分析采集图像在垂直方向的投影曲线，提取准确钢轨图像；之后，借鉴人类视觉对比度感知机理，将钢轨灰度图转换为灰度对比图，并基于最大熵原理进行二值化处理，分割出可疑擦伤区域；然后根据经验知识判定钢轨表而的可疑擦伤。实验验证表明：新算法的检测性能高，平均准确率为90．7％，平均漏检率为3．95％；检测速度快，平均检测时间不超过40ms。