转辙机作为道岔的电力牵引设备,其工作的可靠性关系到铁路的安全运行。随着铁路运行不断提速,转辙机面临着越来越大的速度和载量冲击,对转辙机实时在线检测越来越重要。所以本文在综合嵌入式装备、图像采集压缩、h.264编码、数字图像处理和CAN现场总线等多种技术的基础上研究并实现了基于机器视觉的嵌入式道岔缺口检测系统。论文详细介绍了基于机器视觉的嵌入式缺口检测系统的原理和基本功能,给出了整体设计方案和各实现模块的设计思路,包括硬件原理、图像采集的设计实现、基于MFC的h.264硬编码、CAN总线通信解决方案等。论文确定了ARM-Linux的应用方案,并细致阐述了基于V4L2的图像采集功能,并使用S5PV210的MFC芯片对采集的图像进行了高速稳定的视频编码。最后采用CAN控制器MCP2510将图像视频数据发到总线上,论文为实现高速有效的传输设计了可靠的通信解决方案。整个系统的功能为实现对道岔转辙机周期性的检测,并将检测的数据包括数据文件、图片文件、视频文件通过CAN总线发送至CAN/以太网网关,最后通过网关发送至上位机,同时缺口节点能响应转辙机动作以及上位机命令去采集数据、图片、视频。最后论文对道岔缺口设备进行了功能测试和EMC测试,使用硬件和软件手段解决了测试中出现的问题。为该设备的产品化铺平了道路。