金属断口的模式识别与分类是断裂构件智能化诊断的一项重要内容.随着计算机技术和图像处理方法的发展,通过对识别方法的不断改善,金属断口的模式识别与分类技术得以不断进步,识别的准确率也得到了逐步的提高.提高断口图像的识别率除了对识别方法的改进之外,另一个途径就是改善断口的质量.断口图像的质量直接影响着识别的准确率,也约束着金属断口图像的模式识别与分类方法的应用场合,因此,改善断口图像的质量在工程实际中有着重要的意义.以往的分类与识别往往是针对理想情况下的典型断口进行的,忽略了断口质量的影响.使用扫描电镜拍摄了不同类型断口破坏前后的图像,通过对比修复前后与未破坏图像的频率域、空间域参数,及其在识别过程中所造成的不同识别结果,有力的证明了复原与修复的必要性.文中对图像形成及传输过程中常见的图像退化因素做了分析,并采用中值滤波、维纳滤波、功率谱均衡滤波、几何失真校正、运动模糊恢复等方法进行图像复原,较好的去除了图像的各种噪音.零部件断裂以后由于外界破坏信息的污染,其断口不能反映原始的断裂信息.该论文重点研究对被污染断口的图像进行修复的方法,对典型的外界破坏形式做了分类,并针对常见的划痕和灰尘通过形态学运算、纹理分析等手段进行修复,从而使得断口图像更加准确的反映断裂情况,为断口图像的分析与应用提供了可靠的基础.该文设计的金属断口复原与修复系统集成了图像灰度处理、轮廓提取、形态学处理、传统的图像数学变换等功能.该系统是一个开放式系统,具有操作方便,直观性强的特点,便于实际应用.