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研究断口图像的识别是进行失效分析的一个重要组成部分,但普遍存在识别率不高的问题,为了有效提高识别率,提出一种基于灰度共生矩阵的断口识别方法,方法采用灰度共生矩阵法对金属断口图像进行特征提取,利用可分性判据来确定能影响纹理特征参数的构造因子(生成步长d,图像灰度级g和生成方向θ),并通过相关性分析来排除在表达金属断口图像纹理中冗余的特征参数,最后采用BP神经网络分类器进行分类,并进行仿真。结果证明,根据上述方法,对金属断口图像的分类是可行的,并且识别率也达到了满意的要求。