铁谱技术是以磨损磨粒识别为基础的诊断技术,它是机械设备磨损状态检测与故障诊断最为有效的方法之一。由于铁谱磨粒的多样性和复杂性,目前磨粒识别主要由领域专家来完成,识别的准确性很大程度上取决于人的经验和领域知识水平,这使得铁谱技术难以得到进一步的推广和应用,至今没有一个能客观、全面的描述磨粒的定量参数。磨粒的显微观测表明,磨粒具有多尺度分形特征。随着分形几何的引入和计算机图像处理技术的发展,铁谱磨粒的定量分析与自动识别成为可能。本文以分形理论为依据,在前人研究的基础上,以球形磨粒、片状磨粒、切削磨粒、块状磨粒及层状磨粒五种典型磨粒为对象进行了研究,主要内容包括：1.对铁谱磨粒数字图像进行了处理,主要包括灰度变换、平滑滤波、锐化滤波和阈值分割。通过此过程处理,将原始的磨粒数字图像自动处理成二值磨粒数字图像。2.设计并研制了数字化铁谱磨粒样本图像采集系统,通过实验制备了五种典型磨粒一定数量的样本。利用MATLAB软件平台研发了集图像处理与图像分形维数计算一体化的软件程序,通过对Peano曲线、Sierpinski海绵等有规则分形图像的分形维数计算,验证了软件的正确性与可靠性。3.对球形磨粒、片状磨粒、切削磨粒、块状磨粒和层状磨粒五种典型磨粒的图像分形维数进行了计算,并通过一定数量的样本统计分析,获得了这五种典型磨粒的图形分形维数的分布范围,可为磨粒的自动识别提供参考。4.在磨粒群基本理论的基础上,对切削磨粒群、层状磨粒群和切削磨粒与层状磨粒混合磨粒群进行了研究,研究了磨粒群的图像分形维数随着磨粒数量变化的规律。5.通过实验研究了滚动轴承磨合磨损阶段、正常磨损阶段和异常磨损阶段中的磨粒群的图像分形维数变化规律,可为滚动轴承磨损状态检测和故障诊断提供依据。