疫苗的发现可谓是生物发展史上一件具有里程碑意义的事情。因为从某种意义上来说动物繁衍生息的历史就是动物不断同疾病和自然灾害斗争的历史。猪圆环病毒2型（PCV-2）的主要危害是使断奶的幼仔小猪患上呼吸现衰竭综合征（PRDC），还会导致肾病综合征（PDNS)、母猪繁殖障碍等疾病的发生。控制这些疾病最主要的手段就是预防，而接种疫苗被认为是最行之有效的措施。检测疫苗对动物的健康起着重要作用。PCV-2疫苗在进行疫苗检验时为确定其功效和安全性的过程中最关键一步需要工作人员用显微镜对细胞一一比对，才能得到相应结果。这就导致检测工作的效率低下并且检验的准确性也难以保证。PCV-2疫苗细胞图像的分形维数可以代表细胞很多的纹理特征，其包含重要的疫苗信息，它是疫苗细胞的一项重要数字特征参数。人们通过拍摄得到PCV-2疫苗细胞显微图像，利用计算机图像处理技术，可以提取较为完整的疫苗细胞图像的纹理分形特征值。为了提取疫苗细胞纹理特征，本文提出运用分形理论的方法计算细胞图像的局部分形维数值。经过对这些局部的分形特征参数的理论分析及实验，其结果表明:该方法能够提取边缘特征，并且能在一定程度上克服图像噪声点对于特征提取所造成的影响，是PCV-2疫苗图像特征参数提取的一项重要方法。本文以分形理论为基础，对PCV-2疫苗显微图像分析和特征提取进行了研究。在深入分析疫苗特征的基础上，尝试使用分形维数对疫苗细胞的形状和纹理特征进行提取。提取后的特征参数为疫苗的识别提供了大量数据，并在建立的神经网络系统中进行训练。结果表明，本文为合格疫苗的判别提供了一种切实可行的方法。