目前,国内大部分钢厂对钢筋进行打捆定支销售,而对其计数是一项重要环节,很多厂家使用人工计数,但是这种方法效率低而且劳动强度比较大,已经跟不上钢铁企业现代化快速生产的步伐。因此,对钢筋自动计数的研究已经成为钢材企业亟待解决的问题,对减轻工人的劳动强度,提高打捆钢筋计数的精度具有重要的现实意义。本文主要研究应用图像处理识别打捆钢筋端部图像。首先对打捆钢筋端部图像进行预处理,将彩色图像转换为灰度图像,对灰度图像进行直方图均衡化,增强图像的对比度,再对均衡后的图像进行组合滤波,便于后续处理；然后对处理后的灰度图像进行分割,本文对图像进行了基于边缘的分割和基于闽值的分割两种分割方法,由于基于边缘的分割效果不太理想,所以本文选用基于阈值分割方法。针对分割后图像中的粘连问题,本文采用一种腐蚀-细化-腐蚀的数学形态学算法,消除了大部分目标图像的粘连；最后运用改进后的连通区域标记方法,按照8连通域准则对图像进行扫描,提取连通区域的面积及相关参数,利用面积率法完成对连通区域的识别,从而达到对打捆钢筋计数的目的。本文综合模式识别、计算机视觉及数字图像处理等技术设计了基于VC和OpenCV的钢筋计数系统。通过对现场采集的钢筋端面图像进行一系列图像处理、分析,最后实现对打捆钢筋的识别计数功能。