金属断口的模式识别与分类是实现断裂构件智能诊断的重要内容之一。断裂过程的每一阶段都会在断口上留下相应的痕迹、形貌与特征。分析金属断口图像可以为金属材料的性能及行为等许多方面的研究提供重要信息。通过对金属断口的特征、性状、形貌等问题的研究，可以更好地揭示断裂机理，研究影响断裂过程及断口形态的各种因素，从而更好地指导生产实践，为机械产品的设计和制造提供依据。 金属断口的形貌分析是断口分析的一个重要研究方向。金属材料的断口显微图像具有一定的纹理性，所以本文从纹理分析的角度对疲劳、韧窝、沿晶、解理四种典型金属断口图像的形貌进行研究。具体地说，就是研究了灰度共生矩阵和小波变换方法在断口分析中的效果。 灰度共生矩阵是一种传统的空间域纹理分析方法，但是其参数众多，对于不同类别的图像如何选取有效的参数至今没有统一的方法。本文计算了13个特征参数，根据不同步长、不同压缩级时特征值的变化曲线确定步长和灰度压缩级，然后根据相关系数分析选择其中的7个特征，分别利用加权欧式距离分类器和K近邻分类器对断口图像进行了分类。与用常用的5个特征相比，根据此方法选择的7个特征分类效果明显更好。 小波变换也是一种广泛使用的时频域纹理分析方法。本文利用db4小波对断口图像进行分解，提取纹理特征。然后设计了加权欧式距离分类器和k近邻分类器，比较了二者的分类效果。 实验中共使用了320幅断口图像，每类80幅，其中训练样本20幅，测试样本60幅。结果为对韧窝识别率最高，疲劳次之，沿晶和解理不是很好。最后，对实验结果进行了分析。