随着现代工业的发展,各传统行业都在向着智能自动化方向转型升级,磁粉检测作为无损检测的重要方式,也迫切需要进行全自动化改进。论文围绕磁粉检测智能辨识系统的应用需求,开展了理论与实际紧密联系的研究。主要包括以下几方面内容:首先,结合半自动荧光磁粉探伤机的工作过程对图像采集系统进行了简要的抗干扰分析;然后通过分析磁粉检测图像的特点,设计了光线波长到RGB映射关系算法对图像实现了预处理和分割;接着结合磁粉检测工艺过程对裂纹图像进行了特征分析和提取,主要特征包括面积特征,周长特征,长度特征,长宽比特征,圆形度特征,矩形度特征等;进一步,在分类阶段对分类算法进行了分析研究,并提出了结合支持向量机后验概率的分类映射方法,完成了磁粉检测图像有无裂纹的智能自动分类。最后,通过实验分析验证,证明了本课题提出的这一套算法的有效性和实用性,针对磁粉检测图像自动识别中的两个重要指标:漏检率和虚警率都有较大提高。本课题在半自动磁粉探伤机的基础上实现了磁粉探伤裂纹图像的自动分类功能,为磁粉检测的自动化改造解决了关键技术,促进了我国磁粉检测的技术发展。