钢材自动计数是长期困扰我国钢材生产企业和钢材销售企业的一大难题，即使在世界范围内也未能很好的解决。现阶段钢材计数主要以人工计数为主。人工计数是最原始的方法，其准确度受人为因素影响较大，长时间计数会导致人眼极度疲劳，其计数速度也会受到严重限制，在要求大量计数的场合其局限性更为突出。鉴于钢材种类的多样性和检测环境的复杂性，为了实现钢材计数自动化这个目标，本文综合了DSP技术、计算机视觉技术、图像处理技术及模式识别技术，提出了一种基于DSP和图像处理技术相结合的钢材自动计数新方法。 本文根据成捆线型钢材特点提出了钢材自动计数系统硬件的总体结构。系统硬件部分主要包括：TMS320DM642(DSP)核心处理芯片、视频输入模块、视频输出模块、存储器模块、外部通讯模块和电源模块。 本文针对钢材图像的信息特征，提出了一套使用中值滤波的预处理方案，预处理结果消除了噪声，突出边界信息，为进一步处理提供了高质量的图像。根据本文所设计系统的使用环境及检测对象的不同，每次使用时系统需要选择不同的阈值，为了使系统在使用时能自动选取阈值，本文提出一种改进的类间最大方差法来选取阈值，很好的解决了阈值自动选取问题。针对钢材之间的粘连和部分重叠问题，本文应用近似欧氏距离变换算法来解决该问题，该方法把二值化图像变成灰度图像，并且像素灰度值由该像素点和离它最近背景点之间距离决定，使钢材图像中每根钢材的灰度值从中心到边缘依次下降，从而得到一幅便于下一步进行区域种子点搜索的图像。最后本文对通过欧氏距离变换之后的图像使用区域种子点搜索来进行计数，实践证明该方法简单实用。 在完成系统硬件设计及图像处理算法设计之后，本文利用DSP集成开发环境CCS对系统的软件进行开发，充分利用DSP/BIOS实时操作内核、CSL函数库及RF5参考框架，采用模块化设计思想进行系统软件的设计。 使用本系统对某钢材企业成捆线型钢材进行随机现场测试，准确率达到99.0％，识别效果良好，满足工业生产要求。