管材自动化计数系统是为解决管材在运输过程中对其数量进行快速地记录和统计问题而开发的集光、机、电为一体系统。它的主要工作原理是采用工业数字相机采集管材端面图像,然后对其进行图像处理和识别,达到管材自动计数的目的。本文以油田用管材出入门计数系统的具体项目为实际应用背景研究项目相关的数字图像处理和应用问题。首先对整个管材识别计数流程进行分析,设计了实现总体方案,包括运用图像拼接技术对多个相机采集的图像进行拼接得到完整的管材端面图像,对管材端面图像进行预处理得到其二值图像,以二值图像为处理对象运用相关识别方法识别出管材区域三个阶段。然后,本文分别对每个阶段进行研究,并提出了具体的方法。在拼接阶段,先运用SURF算法提取特征点并进行匹配,在通过结合RANSAC算法获取准确的投影矩阵后,对图像进行透视变换完成拼接；针对管材端面图像的特点,在图像预处理阶段,采用了中值滤波去除干扰噪声点,用同态滤波的方法来改善光照不均图像,再运用大津法进行二值化分离需要识别的目标区域与背景区域,最后采用膨胀运算和闭运算进一步增强二值图像的质量；通过对管材端面的二值图像进行分析,提出采用模糊C均值聚类和最小二乘椭圆拟合相结合的管材识别方法,先对区域面积进行聚类分析剔除面积较小的干扰区域,再利用椭圆拟合的方法对聚类处理之后的图像进行目标区域识别。此外,探讨了将.NET最新算法并行编程技术应用于管材识别计数算法,以提高程序在多核计算机上的运行速度。这对于具有较高实时性要求的管材自动计数系统来说无疑具有十分重要的意义。基于上述研究和设计编制了计算机程序在实验室原型系统上测试通过并进行大量试验,验证了算法的可行性。