棒材一直是钢铁企业的主要产品之一，随着行业的产品规范化，轧钢厂希望对棒材产品进行定数点支打捆出售，但我国多数钢铁企业由于管理水平和技术水平的落后，仍然采用传统的人工点支计数，这样不但使得包装数量时常出现误差，而且不能和流水线的自动化轧钢设备相配套，严重影响效率；更为重要的是，进行市场销售行为时，由于打捆包装无法准确点支，为此采用按重量进行销售，导致企业不能充分的利用国际通用的负公差轧制方式来增加经济效益，降低了企业竞争力，所以准确的在线对棒材点支打包对于钢铁企业来说有具有举足轻重的意义。在众多的现场计数方法中，主要包括机电法和数字图像的处理方法，机电法在交叉堆叠严重、运动速度快时都很难满足生产需要，同时维护复杂，成本高；而本文就是选用数字图像的方法来实现在线计数，这种方法不仅维护方便，而且在打捆前计数，为此有较高的计数精度。本文针对现场的特点，对棒材的端面图像进行了分析和研究，并设计了在线棒材自动计数系统，整个系统由软硬件组成。其中硬件设备主要包括光源，CCD相机，图像采集卡，工控机，CRT显示设备和其它的通信模块；软件部分即图像处理算法部分是本文论述的重点。图像处理算法主要包括图像预处理，图像分割，目标中心定位，运动预估与匹配计数四个部分。图像预处理部分使用了感兴趣区域选择，图像形态学处理相关方法；图像分割部分使用PSO优化OTSU多阈值分割（简称IPSO-MOTSU）技术，即对PSO算法进行分析和改进，然后使用它优化OTSU运算，这样一方面可以有更好的实时性，另一方面也可以得到更好的棒材端面分割图像；在得到较理想的端面分割图像以后，需要对棒材中心定位，本文设计了一种基于Hough变换的高次拟合弦中垂线焦点的中心定位算法，它融合了Hough变换的精髓和类圆目标通用识别方法，不仅具有较快的执行速度，同时有较好的定位效果；最后在运动的中心点跟踪时，通过卡尔曼运动预估和小窗口搜索法缩小搜索范围，实现点对点的精确匹配和计数。整个程序通过一系列的连锁优化和并行处理，大大提高了程序的实时性，并对现场拍摄图像的棒材端面图像进行了测试，结果表明该方案具有很高的计数准确度和良好的实时性能。