随着隧道的快速发展,隧道的养修维护越来越得到重视。高铁隧道是一种在狭小空间内进行快速运载的复杂系统,空间的有限性决定了相应管理措施的难度和复杂性。传统的衬砌裂缝检测方法为人工肉眼检测或人工仪器检测,但受高速铁路运行密度及检修时间的限制,传统检测方法基本不可能完成检测任务。因此需要研发高效快速的自动化检测方法。本文的主要任务是：首先,在国内外道路和隧道信息采集系统充分分析的基础上,对车载高铁隧道衬砌裂缝自动监测系统中所应用到的原理进行介绍,并初步设计由多个CCD相机构成的隧道图像采集系统。其次,分析对车载检测系统采集的图像进行的图像处理,图像平滑、边缘检测等,将各种滤波算法与边缘检测算子进行比较分析,选择最为合适的图像处理方法。再次,对处理完成的图像进行特征值的读取,将裂缝作为特征值代表。由于裂缝的多样性,提出一种图像裂缝的读取方法。最后,归纳了该自动图像采集系统中存在的不足,以及对该系统和图像处理考虑不足的方面,为后续的完善和研究提供了思路。文中较全面地介绍了所研究的车载式高铁隧道衬砌裂缝自动检测系统的构成以及后续图像处理中的相关问题,为隧道高速检测系统的开发和有效信息提取提供了一定的依据。