型钢是现代工业发展中必不可少的重要产品之一，广泛应用于建筑、零部件加工等各行业中，在国民经济中占有相当重要的地位。然而目前钢材生产企业均普遍采用人工计数方法。该方法劳动强度大，工作效率低，系统生产能力有限，且准确性难以保证。针对这种情况，开发能够对型钢进行自动计数的检测系统，可以有效提高劳动生产率，改变传统上靠工人“眼算心算”的加工模式，把工人从繁重的体力劳动和恶劣环境中解放出来，使型钢生产线计数环节实现机械化和自动化操作。 本文通过识别型钢端部图像来实现对型钢的光电在线检测。首先，针对图像光照不均匀的特点，对现场实时采集的型材横截面图像进行格式转换，图像增强，采用自适应二值化法对原始图像进行图像预处理。其次，针对图像中粘连部分的分割问题，在研究了常见的分割算法后，提出了在由距离变换将二值图转化为距离灰度图后，用分水岭变换完成分割。 最后，在对型钢识别计数中，本文在图像距离变换方法的基础上，针对型钢端面大多为圆型、且型钢为钢性、其端面面积不会发生改变，根据系统要求响应速度快的特点，提出了一种新的识别算法—DM算法。效果比现有的方法更有效。