现如今我国铁路运输及铁路相关的设备发展迅速,其中道岔转换设备的发展也取得日新月异的进步。铁路列车的运输安全与道岔尖轨与基本轨之间的间隙大小密切相关,如果间隙过大就会出现“四开”等故障情况,如果不及时对道岔进行调整,会导致列车在运行中发生冲出轨道等严重事故。而转辙机作为使列车变换轨道的主要装置,其工作状态直接关系到道岔能否正常安全工作,作为控制道岔转换和锁闭道岔尖轨的主要设备,可以通过它的运行情况来检测道岔的密贴程度,因此,对转辙机的工作状态进行实时检测具有十分重要的意义。目前已经研究出了多种不同的方式直接或者间接检测转辙机是否正常工作的方法,其中最广泛的方式是利用对转辙机缺口的检测来判断转辙机的状态,论文针对现有方式的不足和缺陷,综合基于图像处理和位移传感器两种检测方式,提出了一种利用双传感器对转辙机缺口检测的方式,提高了对转辙机缺口检测的精度。论文根据所设计检测方式的原理和需求,详细介绍了总体结构及工作流程,首先对缺口检测处理所需硬件装置进行了结构设计,对硬件部分和数据传输方式进行了对比选型,并对各个模块进行了特性分析和电路搭建。其次对两种检测方式分别进行了实现和改进:对霍尔位移传感器进行了采样测量测试,通过拟合得出相应的位移电压转换结果,并分析检验其可靠性;利用边缘检测算子对转辙机缺口进行图像处理的检测部分,通过现有对缺口图像处理的方式,对检测流程进行了修改,针对多种边缘检测算子对缺口图像边缘提取的效果进行了仿真与对比分析,提出利用多算子融合算法进行边缘检测,将五种检测方式取并集得到更优结果,并在MATLAB仿真平台进行了实现,通过仿真验证,确定采用多算子融合的边缘检测方式进行缺口边缘提取,并得出通过仿真拟合测距得出缺口信息。最后利用卡尔曼滤波与自适应加权融合相结合的方式,将两种传感器的检测结果进行滤波融合,根据卡尔曼滤波原理,将测量所得数据进行预估得出下一节点缺口最优估计值,采用自适应加权信息融合将预估所得的两种传感器的缺口最优估计值进行数据融合,并通过仿真得出相应融合结果,把各种状态下缺口大小的范围进行划分规定,将融合所得结果依据划分状态范围进行判断,通过数据对比和判断结果确定融合之后所得缺口信息误差更小,提高了检测精度。