钢管、棒材等类圆物体点支计数处于钢材生产工艺的最后阶段。目前,棒材生产企业均普遍采用人工计数方法,劳动强度大、工作效率低、导致系统生产能力有限且准确性难以保证。针对这种情况,本文研究与开发能够对棒材进行自动计数的检测系统,以有效提高劳动生产率,使棒材生产线的计数环节实现自动化操作。本论文综合计算机视觉、图像处理及模式识别等技术研发一种复杂工况下类圆物体计数系统,包括了系统方案的选择、计数算法研究、软硬件设计等方面。论文主要内容将包括:(1)介绍了数字图像处理技术涉及到的相关领域,以及具体在类圆物体计数中的应用。在分析现有的类圆计数算法优缺点的基础上,提出了本文的改进方案。(2)针对棒材生产线周边环境特点,设计了计数系统的总体结构,对系统的硬件部分提出了具体解决方案,包括照明系统、摄像系统、图像采集卡及工控机的具体配置。(3)开发了基于VC和OpenCV的计数系统的图像处理软件平台,包括图像预处理、自动分割和计数三个模块。对现场实时采集的棒材横截面图像进行灰度化、ROI提取、平滑和二值化的预处理,在查阅大量文献基础上,提出了一种结合改进的粘连棒材自动分割算法、基于区域增长法和线标记法的类圆物体计数的新方法,使类圆物体计数的精确度和效率都得到了提高。(4)利用本文提出的类圆物体计数方法,实际搭建了原型系统,并对棒材端面图像进行识别。经过测试仿真,结果表明该系统计数准确、效果良好。