铝合金中的各种各样的夹杂物对铝合金的组织和性能造成了不利影响。为了提高铝合金的性能,我们需要分析夹杂的类别及来源。PoDFA系统是一种可对夹杂物进行定性与定量分析的质量控制工具。该方法先通过过滤铝液将夹杂物富集,然后采用金相显微镜对夹杂物进行分析。但由于操作人员必须通过金相显微镜对夹杂物进行分析,所以非常耗时。随着数字图像分析技术的发展,我们考虑将数字图像分析技术用于铝合金夹杂物的分析研究中。基本思想是先通过图像采集系统采集铝合金夹杂物的金相图像,然后通过开发的图像识别软件对金相图像进行分析处理,代替操作人员的人工分析,从而提高工作效率,节约成本。本课题研究了常见的铝合金夹杂物在金相显微镜下的特征,根据金相图像及电子探针分析结果对夹杂物进行分类及鉴别；分析铝合金夹杂物的金相图像特征,结合图像特征,制定适合本课题的图像预处理方案：尝试了不同的图像分割方法,确定图像分割的最佳方案。对夹杂物进行特征提取,并对特征提取结果进行分析。最后,使用得到的特征参数开发出铝合金夹杂物的自动识别程序,并对程序进行测试。本文主要研究结果如下：(1)通过金相图像分析与电子探针分析对常见的夹杂物进行了鉴别,得出了每种夹杂物的数字图像学特征与类别的对应关系；(2)本实验所研究的铝合金夹杂物金相图像存在光照不均现象。人工采集背景光及同态滤波法校光效果不明显：采用直径为150的圆盘形结构元素做开运算的顶帽变换校光法取得了显著的效果；(3)单独使用Otsu分割法、分水岭分割方法及边缘检测分割法均不能有效地分割图像。根据铝合金夹杂物金相图像的特征,提出了边缘检测-闭运算法。该方法的主要步骤：首先使用Sobel算子对图像进行边缘检测,接下来使用直径为3μm的圆盘形结构元素对边缘检测得到的图像做闭运算,随后采用Otsu分割得到的结果与前两步得到的结果的并集,最后将Otsu方法中得到的区域标记出来以分离伴生的夹杂。该方法取得了很好的分割效果。(4)定义了铝基体的灰度值,并给出了铝基体的灰度值的算法；将金相图像的铝基体灰度值统一后,提取了灰度值特征、形状特征、纹理特征及伴生关系特征；(5)根据所获得的每种夹杂物的特征,编写出了铝合金夹杂物的自动识别程序,对金相图像金相分析测试结果,得到的结果令人满意。