油井射孔是石油开采过程中的一个关键步骤，所以其质量检测非常重要。传统的射孔质量检测方法数据误差大、可靠性不高、实时性不好，无法为石油开采提供快速有效的参考。在目前尚没有专门的射孔质量检测系统的情况下，为了提高射孔的检测水平，本文利用油田已有的经验和技术条件，以VC++6.0为软件开发平台，采用图像处理技术和图像识别技术对油井射孔质量自动识别系统进行了研究与开发。 通过研究目前的测井技术以及图像的采集方法，开发了相对独立的超声波成像功能短节，用以独立采集、处理射孔图像信息。 在充分了解各种测井资料中射孔图象形态特征的基础之上，将射孔图像进行提取并转换为BMP格式。并在图像进行识别之前，采取自适应平滑以及基于边缘检测的锐化等方法对图像进行预处理，达到去除噪声和增强图像的目的，使射孔图像能有效地从背景中凸现出来。再经过图像形态学处理、图像分割，并用Sobel算子对射孔图像进行有效地边缘提取等处理，为图像识别提供可靠的数据支持。 在进行射孔图像识别处理时，分析了Hough变换及其多种改进方法之后，利用圆的几何特性，给出了一种新的Hough变换圆检测方法——单参数Hough变换(SPHT)算法来实现对射孔圆形图像的检测，极大地降低了计算复杂性和对资源的需求。从力学分析入手，得出射孔理论参数值，同时对处理后图像上圆的周长、面积等信息进行模板匹配算法处理，利用此方法对有效射孔数量进行详细的检测。 通过大量的模拟实验表明，该系统占用资源较少、实时性好、所检测参数充分且可靠性和自动化程度高，进一步完善后完全可以应用到实际射孔质量检测当中，从而更好的提高油田作业效率。