随着我国经济的高速发展，铁路货车运输也呈现出高速度、高密度、超大运输量的发展趋势，而传统的停车列检方式因为其效率低、受工人工作能力影响大和危险性强等问题，无法满足铁路货车运输的发展，因而研制和开发货车运行故障动态图像检测系统，实现故障的自动定位和检测，对提高货车列检工作的效率、准确度和安全性具有重要的实用意义。本文根据转向架的结构特征及故障特性，研究了转向架故障的定位和检测算法，包括下心盘螺栓和夹板螺类丢失故障、交叉杆弯曲故障、安全链丢失故障三类。研究工作主要包括：本文设计了基于结构特征的螺栓类丢失故障区域定位算法，并根据螺栓丢失后形成与周围灰度反差较大的深色圆形孔洞特点，提出了一种基于二值图边缘梯度方向累加和圆半径约束的Hough变换圆孔洞检测方法，先针对感兴趣区域求取二值图和边缘梯度方向，然后，根据梯度方向和圆半径约束，缩小可能圆心参数的搜索空间，提高了Hough变换圆检测的处理速度，并利用圆形区域内部灰度的变化检测螺栓是否丢失，解决了几何、旋转及灰度有限变化条件下螺栓类丢失故障的检测问题。针对交叉杆弯曲故障特征不明显、位置不固定、灰度及几何形状变化大等特点，本文先以转向架的几何结构特征定位交叉杆，然后，根据交叉杆故障存在几何形变的特点，提出了基于交叉杆边缘直线检测的故障识别方法，提高了故障图片移位、和灰度变化条件下故障检测的鲁棒性。针对交叉杆稳定的结构特征，本文提出了主流类型安全链三角形感兴趣区域定位与二值化方法，然后，针对二值化三角形区域提取安全链最大联通域，通过最大联通域面积来检测安全链，克服了几何形态变化时主流安全链丢失故障检测的难题。本文设计了下心盘螺栓与夹板螺类丢失故障、交叉杆弯曲故障以及安全链丢失故障三类故障定位与检测算法软件模块，并在武北铁路线上进行了2个月的故障检测试验，共检测41328列车厢，三类故障误识率小于10%，漏识率小于5%。