漏斗车是一种常见的铁路货运车辆，在我国大宗货物运输方式中占较大比重。但漏斗车底门开闭机构故障率较高，在车辆运行时容易出现底门故障。底门故障可能导致货物倾泻，会损坏沿线设施，甚至威胁铁路运营安全。因此，有必要对漏斗车底门进行实时状态监测。
　　首先，综述现有的漏斗车底门监测方案，介绍各种监测方式的优势及缺点，并介绍底门开闭原理及常见底门故障原因。在此基础上，结合漏斗车实际运营条件，细致分析系统需求，并研究其中涉及的关键技术，完成漏斗车底门监测系统总体方案设计。
　　其次，研究底门状态识别算法。根据漏斗车底门开闭图像特征，提出基于数学形态学的图像处理算法，通过底门照片初步判断底门状态；再结合处理结果及二级锁闭处的位置传感器监测数据，对漏斗车底门进行状态识别，识别结果可帮助监测人员做出最终决策。
　　随后，对系统的软硬件方案进行详细设计。硬件方面完成电路设计和各部件选型；设计了核心板电路、电源电路、数据存储电路、数据通信电路、加速度模块电路等；并对ZigBee无线模块、位置传感器、串口摄像头等的选型和安装进行介绍。软件方面完成系统软件设计工作；编写ZigBee采集节点及协调器程序，实现无线图像传输通信协议；在ARM平台下搭建Linux开发环境，并完成网关软件设计，通过多进程编程实现数据通信与数据处理功能；基于阿里云物联网平台搭建开发环境，实现ARM网关接入，并通过阿里云IoTStudio实现Web可视化设计，通过AndroidStudio实现App程序开发。
　　最后，对系统功能进行测试。针对系统通信功能及底门状态识别算法进行测试，并对系统进行联调试验。测试结果表明，该监测系统符合漏斗车运营条件，可以在行车过程中对底门状态进行可靠的远程实时监测，满足了设计预期，是对现有监测方式的一种很好的补充。