长期以来人们都采用定性和半定量的方法对金相组织图像进行分析和评定,其工作量大、分析结果受主观因素影响大且结果的重现性、一致性差。所以,随着金相学的发展,逐步开始利用定量金相方法实现显微组织图像的分析。选取由石墨和基体组织组成的铸铁作为研究材料,经镶嵌、磨制、抛光、浸蚀等工序制备试样,在金相显微镜下对试样进行观察,确定最佳的采集视场,放大倍数根据定量检测标准选择为100×和200×,采集金相图像。利用数字图像处理技术对采集到的金相图像进行处理,实现金相分析。图像分析是金相分析的前提和基础,为了提高金相分析的精度和计算速度,提出基于数字图像处理技术对铸铁金相图像的处理与分析方法进行研究,并获得以下研究成果:1.对采集到的图像进行了标定,为定量测量提供比例尺度。2.将图像由彩色空间转换到灰度空间;针对铸铁金相图像常出现亮度不均匀现象,提出了利用同态滤波的原理对金相图像进行亮度的校正,并取得了好的效果;对金相图像利用传统的空间域和频率域的滤波方法作去噪处理,经过对滤波结果及算法运行效率的分析,本文利用中值滤波来滤除图像中的噪声。3.对铸铁灰度图像直方图进行分析,利用常用的分割算法:阈值化法、FCM聚类法、遗传算法和数学形态学算法对铸铁金相图像进行分割,分析了分割效果和算法的性能。提出了一种适合于铸铁金相图像的基于灰度图像二维统计信息的遗传FCM分割算法,提高分割效率,并得到好的分割效果。4.利用数学形态学知识,针对数学形态学单尺度结构元素梯度算法的局限性,提出了基于数学形态学的多尺度多结构元素梯度算子的边缘检测算法,与经典的边缘检测算法相比,该算法对噪声不敏感,可提取出光滑的目标边界。5.图像分割实现后,对图像中的不同目标区域进行了标识,获得目标物边界,统计出目标个数,提取出图像中各个目标物的面积、周长、形状因子、长短轴之比、伸长度、重心。6.采用面积率计算球化率,对球墨铸铁进行石墨球化评级;用MATLAB实现系统的集成,完成特征参数的保存。