目前，国内大多数棒材生产厂家主要采用人工查数的方法来计量棒材的根数，这种计数方法效率较低，劳动强度高，并且计数结果受人为因素影响大，而引进国外全自动生产线，成本较高，不易接受，因此，他们迫切需要研发出一套成本相对较低的自动计数系统来解决棒材计数难的问题。本课题即是东北大学设备诊断工程中心与抚顺新抚钢有限责任公司合作研发“棒材在线自动计数系统”项目中的一部分。 本文通过识别棒材端部图像来实现计数功能，主要研究内容包括图像的采集、预处理以及棒材的识别与计数。 首先，完成整个系统的硬件搭建工作。本文选择了CCD摄像机用来摄取图片、选择图像采集卡用来实时采集，选用荧光灯对棒材端面照明，使用计算机实现图像处理。 其次，对采集的图像完成预处理工作。将采集的一幅真彩色图像变为灰度图像，采用中值滤波法除去图像中的噪声；采用迭代法求出阈值并将图像二值化，将图像分为目标和背景两部分；进行数学形态处理，采用腐蚀算子和膨胀算子去除干扰像素，采用开启算子使棒材趋于彼此分离。 最后，根据所处理图像的实际特点，本文提出了距离变换图中搜索种子点的方法对棒材计数。距离变换将二值图像变为一幅灰阶图像，图像中每个像素的灰度级是该像素与距离其最近的背景间的距离，并将局部距离迭加成全局距离，采用对图像进行前后两次扫描的倒角法得到距离变换图。在得到的灰阶图像中，采用线段编码的方法找出灰度最高的核心区域，并搜索核心区域的种子线段及种子点，种子点的数目即为棒材的根数，从而实现棒材计数的要求。文中除对算法进行描述外，也给出算法的应用效果，并且简要地讨论了引起误差的因素。通过实验看出，本算法对端头不齐、捆扎散乱的棒材有较好识别效果，能够满足生产现场需要。