铁谱分析技术是目前最经济而有效的设备状态监测与故障诊断的方法之一。它通过对机械润滑油或液压油中微观磨损颗粒的分析，来判断机器当前的工作状态。由于磨粒产生的复杂性、随机性等原因，目前磨粒识别与磨损诊断主要是依靠具有丰富经验的铁谱专业分析人员来进行人工分析。这就极大地限制了铁谱技术的发展与推广。因此，铁谱自动分析技术的研究就成了铁谱技术发展和应用的必由之路。 本文基于广东省自然科学基金项目“磨损磨粒形态特征智能化图像识别的应用基础研究”(项目编号：5012362)，深入研究了铁谱图像的特点，实验对比了多种常用的图像分割算法在铁谱图像分割时的效果，进行了算法的有效性分析，提出了一种针对铁谱图像的分割方法；选取了用于磨损磨粒自动识别的一系列磨粒特征参数，对磨粒识别的BP神经网络进行了算法研究与网络训练，建立了一套铁谱图像的自动分割与识别系统。 本文基于MATLAB软件，开发了铁谱图像磨粒识别系统。该系统可实现对多种格式铁谱图像的分析处理，能够对铁谱图像进行分步处理操作和全程自动处理，具有对图像进行预处理、分割、后处理、特征提取和磨损磨粒自动识别的功能，分析结果可转化为Excd文件形式实现永久保存。