砂带磨削广泛应用于工业领域，由于其与工件的柔性接触及砂带磨粒分布的非均匀性，导致砂带磨削中材料去除率难以从理论上精准预估，直接影响砂带磨削效率及其质量控制。本文提出一种基于火花图像信息的砂带磨削材料去除率识别方法，给出了火花图像的分割处理算法，建立了火花图像的颜色、亮度、面积及轮廓特征的量化特征模型，基于皮尔逊系数分析了火花图像特征与砂带磨削材料去除率之间的相关性，分别建立了基于火花图像单特征的线性回归预测模型和基于支持向量回归（support vector regression, SVR）算法的多特征回归预测模型，采用最大误差、均方差及决定系数作为模型的评价参数，结果表明基于径向基核函数的多特征SVR模型的具有较高的预测精度，决定系数可达0.976。本文提出的方法为砂带磨削材料去除率的有效控制提供了一种新途径。