棒线材计数问题已经成为了一个令众多钢铁企业头疼的难题。东北大学设备诊断工程中心首先在国内提出利用图像处理和识别方法来解决这一工程中重要课题，并且已经与抚顺钢铁集团有限公司合作，研发关于棒线材计数的自动化装置，本论文《棒线材根数图像识别系统》就是这一研发工作的一部分。 本论文主要论述了如何利用数字图像处理与识别的相关理论来获取图像中所含棒线材的根数，主要包括下面几个方面的内容。 首先，论述了如何运用改进的轮廓提取方法来获取图像中棒线材的大小，主要步骤如下： 运用边缘检测方法，选用Sobel算子对图像进行边缘检测，使棒线材轮廓突出；运用图像分割方法中的阈值判据，选定合适阈值去除图像的背景；运用数学形态学中的闭运算方法，对图像进行闭运算处理，使棒线材轮廓封闭；运用数学形态学中的细化运算方法，使棒线材轮廓变细(单像素宽)；对数字图像处理中一般轮廓提取法进行改进，使之能从复杂背景图像中将目标物体轮廓逐个提取出来；提取每个轮廓的形状特征，包括周长、面积等，利用形状分析将棒线材轮廓从众多轮廓中区别出来；计算棒线材轮廓的近似半径。 其次，论述了如何运用Hough变换来获取图像中棒线材的根数，主要步骤如下： 从同距离(摄像头到棒线材)的单根棒线材的图像中获得棒线材的半径，它等于多根棒线材图像中所含棒线材的半径(距离不变，棒线材在图像中的大小不变)；选用索贝尔算子对图像进行边缘检测，选用合适阈值对图像进行阈值处理去除背景；采用模板匹配中的Hough变换将图像从空域向参数域进行转换，进行参数累积；选用合适阈值对图像进行阈值处理确定棒线材的位置并获得棒线材的根数。 最后提出了能成功解决棒线材计数的方法：先用改进的轮廓提取法准确地获取图像中棒线材端头的轮廓，并在此基础之上计算出棒线材的半径大小；然后用Hough变换确定棒线材在图像中的位置，进而可以对图像中的棒线材进行计数。 改进的轮廓提取法，是本论文对一般轮廓提取法根据棒线材端头识别的需要进行改进而提出来的，改进后的轮廓提取法能从复杂背景图像中将物体轮廓逐一提取出来，适合棒线材端头图像的识别。