設計一個更加通用的鐵軌表面缺陷檢測系統，可以考慮以下幾個方面：
模塊化架構：採用模塊化設計，使系統能夠根據不同的鐵路運營環境進行靈活配置。例如，可以根據不同的環境條件選擇不同的圖像增強和特徵提取模塊。
多源數據融合：整合來自不同來源的數據，如高解析度圖像、紅外圖像和雷達數據，這樣可以提高系統對於各種缺陷的檢測能力，並增強其在不同環境下的適應性。
自適應學習：實施自適應學習算法，使系統能夠根據實時數據進行自我調整和優化。這樣可以確保系統在不同的運營環境中持續保持高效的檢測性能。
強化學習：利用強化學習技術，讓系統在實際運行中不斷學習和改進，從而提高對於新型缺陷的識別能力。
用戶友好的界面：設計直觀的用戶界面，方便操作人員進行系統設置和結果分析，並能夠快速響應不同環境下的需求。