伴随世界经济一体化进程的加快,特别是我国加入WTO后,为煤炭工业的发展带来了巨大的机遇和挑战,与此同时,对煤炭企业自身的经营水平和发展也提出了紧迫的要求,以计算机和网络技术为核心的信息技术已成为企业生产经营管理不可缺少的支撑。在信息技术不断发展的今天,各种数字设备在不同行业领域内综合集成,协同管理企业生产,如何集成各种设备,并使设备效用最大化和最优化,成为了各企业信息化进程中面对的最大难题。本文提供了一种行之有效的煤炭行业信息化综合解决方案,同时将图像识别技术高效运用于煤炭行业,有助于我国煤炭企业信息化和自动化的进程。论文致力于解决计量监控系统中数据采集、图形报表生成,以及因天气、光照、路面等环境因素所造成的地磅边界模糊现象的边缘检测问题,以使得识别设备具备更强的环境适应性。边界识别主要包括货车图像的预处理、货车的定位、车轮边缘的识别和车轮坐标定位四大块内容。在图像预处理环节中,首先对图像进行增强滤波,然后提出一种基于差影法的目标分离及去噪方法,对图像进行了去噪处理,取得了较好的效果,为进一步的处理作好了准备;在车轮定位环节中,提出了一种基于Canny算子获取边缘信息,再根据投影特征进行定位的方法,取得了理想的定位效果。为了实现系统的高度智能化和小型化,提高系统的性价比,论文采用图像识别技术取代传统的红外定位设备,设计了一种基于图像识别的智能计量监控系统,并详细地对其硬件实现的各个环节做了介绍。在硬件开发平台上,对论文采用的算法从图像预处理到图像定位,进行了实验验证,取得了满意的效果。