钢轨是铁路运输系统的重要基础设施，其廓形磨耗直接关系到列车运行安全和轨道线路维护成本。

传统的钢轨廓形测量方法费时费力，且精度难以保证。

随着机器视觉和图像处理技术的快速发展，基于机器视觉的钢轨廓形分析与测量技术应运而生，并在近年来得到越来越广泛的应用。

本文综述了钢轨二维廓形分析与测量软件的研究现状，首先介绍了钢轨廓形、机器视觉、图像处理等相关概念，然后从图像采集、图像预处理、廓形特征提取、廓形分析等方面对现有研究成果进行了分类阐述，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。

最后，对钢轨二维廓形分析与测量软件的未来发展趋势进行了展望。

关键词：钢轨廓形；机器视觉；图像处理；廓形测量；软件设计

##1.1钢轨廓形
钢轨廓形是指钢轨横截面的几何形状，它直接影响着钢轨的强度、刚度、稳定性以及与车轮的接触关系。

由于长期承受列车轮轨滚动接触、摩擦和冲击载荷的作用，钢轨头部会逐渐产生磨耗，导致其廓形发生变化，进而影响列车运行安全性和乘坐舒适性。

##1.2机器视觉
机器视觉是人工智能的一个重要分支，它利用计算机模拟人类视觉系统，使计算机能够“看见”并理解图像信息。

机器视觉系统通常包括图像采集、图像处理、特征提取、模式识别等环节，其核心是利用计算机算法对图像进行分析和解释，以获取目标对象的特征信息。