本文通过识别圆钢端部图像来实现对成捆圆钢的计数。首先，针对图像光照不均匀的特点，在Otsu自动域值选择方法的基础上，使用信息度量的方法对原始图像进行二值化处理。 其次，我们通过数学形态学的方法，针对图像噪声较强，背景较复杂的特点，使用了水线分割的方法，得到了目标图像的边缘图像。 然后通过灰度骨架变换方法和最大内接块的概念将图像中的颗粒噪声、目标表面及有噪背景分离开；移去变化背景及颗粒噪声，使图像得以增强；为了成功的识别和分离不需要的成分，用灰度形态开形成一个尺寸鉴定算法；在增强图像上应用全局阈值化从背景中获得目标。通过形态学基本方法的灵活运用，对目标图像的分割和背景噪声的消除取得了较好的效果。 最后，在Hough变换方法的基础上，根据系统要求响应速度快与内存需求较小的特点，使用了圆检测的RHT+算法。同时针对大部分的目标图形不是标准圆形结构的特点，采用模式特征向量及模式类分类决策的方法增强系统对圆形目标的识别能力，从而实现了圆钢计数的要求。 我们还提出了整个识别系统的设计方案，为以后的系统研究工作打下了基础。