郁 云，曹 潇

(1.南京信息职业技术学院数字商务学院，江苏 南京 210046；2.中国电力科学研究院有限公司新能源研究中心，北京 100192)

不锈钢管是一种中空长条圆形钢材，作为钢铁厂的成品产品在石化、医疗轻工业和建筑业得到广泛应用。建筑行业和钢管租赁行业目前主要采用人工计数法对钢管进行计数。堆垛的钢管规模通常在500 根～1 500 根不等，整个人工计数过程耗时长、效率低，劳动强度非常大。研究用于钢管生产厂家和钢管租赁厂家，通过拍摄图片进行钢管自动识别方法，可以减轻计数工人的劳动强度，提高计数效率。

对图像中圆形目标进行自动识别的传统图像识别方法得到广泛应用的主要是基于Hough 变换的圆检测算法[1－5]与结合轮廓提取和形态学重构的图像分割算法[6－8]。Suzuki 等[9]提出了基于梯度法的Hough 变换圆检测改进算法，对于目标与背景反差较大的场景有很高的准确率，但对于由于变形、堆垛不整齐、拍摄角度、阴影等因素导致的非整圆钢管图像，以及杂乱背景下的钢管图像，精度急剧下降，无法满足工程应用的需要。结合轮廓提取和形态学重构的几种方法相互类似，都是通过轮廓提取把图像分割为若干互不相交的子区域，再通过设定阈值来筛选符合条件的子区域，通过形态学对子区域的形状进行重构，最终实现对目标物体的识别[9]。该方法可以在一定程度上解决目标钢管非正圆的识别问题，同时杂乱背景下的钢管识别具有一定精度。……