钢厂棒材的定量打包仍停留在比较低的水平上。棒材的计数靠人工进行,这项工作机械单调,误差难免,给产品销售带来麻烦。研制自动化程度较高的计数打包系统成了钢厂的现实需要。鉴于现场情况复杂特殊,采用光电传感器和重量传感器检测的计数方案都无法满足要求,本文提出了基于数字图像处理技术的自动计数方案。该方案是在打包之前对传送带上的棒材计数,这对棒材生产线的自动化及生产与销售的便利化更具意义。为了实现棒材自动计数这个目标,我东北大学设备诊断工程中心与抚顺新钢铁有限责任公司对“棒材自动计数系统”进行了联合开发,本论文主要围绕“基于图像处理方法的棒材计数系统”实现方法进行图像处理方法的研究。论文包括三部分内容：简要介绍了棒材计数软件编程的基础；重点是通过对棒材图像的处理方法研究,分别提出了图像分割方法和二值图像形态学处理的方法；棒材图像目标标记与计数的方法研究。在对现场图像处理的算法研究与实现上,现场图像因为工艺的不同分两类。一类是棒材端面较亮(发白)的图像,对这类图像采取灰度阈值分割的策略得到了二值图；另一类是棒材端面普遍发蓝或发黄的亮度较暗图像,本文对这类图像采用伪彩色编码实现了灰度图像到彩色图像的转化,进而获得到较好的灰度转化图,最后得到了比较理想的二值图像,达到准确计数。本文主要研究即包括图像的预处理、图像分割和图像识别。在图像的预处理部分,本文重点研究了图像的二值变换算法。在图像分割部分,本文采用了基于Roberts算子,Sobel算子,Prewitt算子,Krisch算子,Canny算子等边缘检测算法,其中重点是Canny算子的应用。对于图像的识别计数,本文使用了种子搜索法和面积法,重点是种子搜索法的应用,先对处理好的二值图像进行距离变换,得到各个区域的核心点,再对这些核心点进行搜索,进而实现对棒材的计数。