铁谱分析是机械故障诊断与监测的重要技术手段。然而这种磨粒分析技术自20世纪70年代问世以来,一直由铁谱领域内的专家或有经验的铁谱工作人员来操作分析,自动化程度较低,限制了铁谱技术的推广与发展。因此,铁谱自动化分析的研究一直是学术界的研究热点和难点。本论文在归纳和总结前人的理论工作基础上,研究了数字图像处理技术在铁谱图像分析中的应用。文章以在铁谱片的制取、铁谱图像的获取以及数字图像处理技术的基础上,分析探讨了图像滤波、图像阈值分割、图像二值化等方法在铁谱图像预处理中的应用特性;通过对磨损颗粒形成的机理、磨损颗粒特征及分类的探讨,确定了磨粒的特征参数的数学描述;并且分析研究了磨粒表面纹理的参数表征,同时对磨粒区域面积、等效圆面积、磨粒区域周长、圆形度、纵横比、方向系数等特征参数的提取方法做了分析研究。在上述特征参数的研究基础之上,继而探讨了三层Bp神经网络串联方式在磨粒模式识别器中的应用,并分析了网络输出误差与网络学习次数的关系,确定了Bp网络的学习次数。最后,以VC++6.0集成开发环境为工具开发出了WDAIS(wear Debris Analysis and Identity Svstem)系统。并通过输入的磨粒进行的实际检验,验证了WDAIS系统可以对几种典型的磨损颗粒进行的识别效果,具有一定的实用性。