为确保铁路列车通过站线及停靠站台时不发生剐蹭,同时保障旅客上下车的安全,需定期检测并严格控制铁路站台的限界尺寸。目前使用最多的方法为量尺类接触式检测,检测效率低,受人为因素影响较大。本文采用双目视觉技术,研究了一种非接触式站台限界测量系统。根据站台限界的测量需求,本文对所涉及的双目视觉相机进行了选型,采用张正友标定法对双目视觉相机的镜头畸变进行了矫正,并获取了双目视觉相机的内参矩阵与外参矩阵。同时,设计了可集成于轨道检查仪的站台限界测量结构,搭建了测量系统样机。根据站台限界测量系统对测距的重复性需求与精度需求,本文对双目视觉的适用性进行了研究。针对双目视觉立体匹配算法与深度图优化处理问题,对比分析了BM、SGBM两种立体匹配算法,选择SGBM算法将深度数据转化为深度图,通过中值滤波对数据进行优化。通过铁路站台仿真测量,验证了双目视觉测量技术运用于铁路站台限界检测的可行性。基于此,本文研究了优化后的深度数据的预处理方法,采用最小二乘法直线拟合建立了所得图像中站台限界棱角特征提取方法,并用于区分上表面与侧表面数据集。采用最小二乘法平面拟合建立了双目相机实际安装角度与测量样机限界位置补偿参数的标定算法,并建立了将相机坐标系转换至线路坐标系的三维坐标转换算法。研究了将线路坐标系中的站台三维坐标数据集通过按列均值、按行快速排序取中值的方法进行数据精简,提出了站台尺寸信息提取与限界安全性判断方法。本文以MFC为开发平台,开发了图形交互界面,能够逐帧实时显示双目图像、标定数据与站台限界测量结果,实现了静态与动态两种测量模式。最后,对本文所搭建的测量样机进行数据标定和测量实验。结果表明,本测量系统可以完成站台限界的限界横向尺寸、限界垂向尺寸及限界危险点的测量,测量精度和重复性满足工程实际的要求。