高速动车组是当今人们出行的主要交通工具,保证动车安全平稳运行的检修工作具有非常重要的意义。然而,目前动车组的故障检修主要依靠人工且多在夜间进行,长时间的夜间工作,列检员易疲劳,会影响判断能力。随着新高速铁路的铺设和运营密度的增加,维修人员的压力进一步加大。本文提出一种基于彩色图像处理的列车自动超速保护柜指示灯检测识别技术。与人工检测相比,能大大提高工作效率和故障识别可靠度。根据列车自动超速保护系统(Automatic Train Protection System Technology,简称ATP)机柜指示灯的实际特点,对各种颜色空间和指示灯识别进行了研究。机柜上的指示灯比公路上的交通灯小,所拍摄的图像指示灯的中心颜色不纯,柜体背景复杂,给指示灯的检测增加了难度。在预处理中采用中值滤波,不影响特征提取。不但可以去噪,而且大多数有用信息都得到了充分保留。在从RGB转换为HSV,用分量H来解决区分RGB空间辨色困难的问题,再用S分量提取出信号区域,确定信号灯大致区域。用数学形态学去除出不需要的点,再用图像匹配的方法进一步验证待测指示灯。以彩色图像处理技术为基础,设计了自动识别系统。在动车组自动超速保护系统机柜故障图像自动检测系统设计中,采用了模块化、小型化的设计理念。基于图像自动识别技术,进而对故障图像采取报警模式,能够有效提升动车组故障自动识别效率。