道岔是铁路实现列车转线运行的关键轨道设备,影响道岔高精度与高平顺性的重要因素之一就是道岔钢轨件的相关尺寸制造精度。目前道岔钢轨件的端面尺寸测量通常是人工采用钢卷尺等工具测量,但是钢卷尺本身的示值误差、测量时拉力变化引起的读数误差等等都有可能造成最终的测量误差。为解决人工测量道岔钢轨件尺寸精度差、效率低、一致性差的问题,提出了一种基于机器视觉的道岔钢轨件端面尺寸测量方法。首先根据实验要求和实际情况选择合适的工业相机和镜头,相机选择的是大恒图像的DH-HV5051UM-M黑白工业数字摄像机;镜头选择的是Computar 5百万像素低畸变镜头定焦系列(紧凑型)——M2518-MPW2。结合实验目的和实验环境在光源的辅助下采用前向照明方式对道岔钢轨件端面进行图像采集;其次对采集的钢轨端面图像进行处理,提出了一种结合数学形态学和动态阈值的钢轨端面轮廓提取算法,包括中值滤波、基于数学形态学原理设计了一个“米”字形结构元素对图像进行去噪处理,并结合梯度幅值直方图改进的OTSU算法自动确定阈值,进行双阈值检测,提取出钢轨端面的完整清晰的轮廓;再次在提取的钢轨端面轮廓图基础上利用Hough变换来提取直线,针对出现同一位置多条直线的情况,利用K-means算法进行聚类并拟合成一条直线,并介绍了基于最小二乘法原理拟合直线,进而得到钢轨端面相关部位的像素尺寸;最后对摄像机进行标定,采用张正友标定方法,通过对黑白棋盘标定板提取角点,得到相机的内外参数,结合标定的结果计算得到钢轨端面的实际尺寸并对测量结果进行误差分析。