荧光磁粉探伤是目前对工件表面缺陷进行无损探伤的一种检测方法。通过对火车轮对表面检测系统的分析,本文设计了荧光磁粉探伤缺陷识别系统的2种构建模式,包括各个功能模块和工作流程。此外,本文重点分析研究了荧光磁粉探伤的图像处理模块。此处理模块主要包括图像的预处理、图像的分割和图像识别几个部分。由于通过荧光磁粉探伤获得的图像亮度较暗,文中给出了图像预处理的常用算法,包括灰度级线性图像增强、基于模糊集的图像边缘增强以及中值滤波图像平滑法,以达到增强目标图像与背景对比度的问题。针对火车轮对表面缺陷图像的特征,本文研究了几种不同的图像分割算法和识别算法来达到对裂纹缺陷正确识别的目的。对图像分割的算法,文中主要研究了基于形态学和多重极值分块分割的图像分割算法,然后利用统计模式识别法实现对缺陷图像识别的目的。其中统计模式识别法之一是Fisher线性判别法,通过对传统Fisher线性判别法缺点的分析,文中提出使用加权方案对Fisher线性判别法中的计算公式进行改进；最后通过仿真验证了本算法的有效性并取得了较好的图像处理结果。