在车轮廓形动态检测过程中,线激光传感器只能安装在轨道旁作业,线激光测量平面与车轮表面交线无法通过车轮轮心,导致采集到的大量车轮廓形数据存在仿射畸变,难以用传统迭代最近邻(ICP)算法进行准确匹配,测量精确性与鲁棒性难以保证。提出了一种基于感兴趣域的加权尺度迭代最近邻 (ROI-RSICP) 算法,对存在仿射畸变的磨耗车轮廓形实现了精确测量。首先,根据车轮廓形磨耗特征和大量磨耗车轮数据,采用PointNet深度学习网络,将采集的车轮廓形点集分成磨耗感兴趣区域(ROI)和非磨耗区域;然后,通过对磨耗ROI和非磨耗区域赋予不同权重值,提出了ROI-RSICP方法,并实现了仿射畸变磨耗车轮廓形与标准廓形的精确配准;最后,通过Hausdorff距离算法实现了车轮磨耗可视化处理。实验对比了ICP算法、Scaling ICP算法、ROI-RSICP算法以及第四种检查器的测量结果,验证了所提算法对仿射畸变磨耗车轮廓形动态检测的可行性。