圖像顆粒分析儀將是一種將現代電子技術與光學顯微鏡相結合而成的一種粉體顆粒物性檢測儀器。用電子攝像機拍攝經顯微鏡放大的顆粒圖像。圖像信號輸入計算機后，計算機自動進行對顆粒進行形貌特征和粒度進行分析，最后給出測試報告。
圖像顆粒分析儀最主要的核心技術之一是顆粒圖像的二值化處理。數字攝像機拍攝的顆粒圖像是由不同灰度的像素點陣構成的。為獲得真實準確的顆粒輪廓圖像，需要對圖像進行二值化處理。將原始圖像轉化為顆粒輪廓邊緣閉合且不改變大小的黑白圖像。圖像的二值化處理就是將圖像上的點的灰度置為0或255，也就是將整個圖像呈現出明顯的黑白效果。即將256個亮度等級的灰度圖像通過適當的閾值選取而獲得仍然可以反映圖像整體和局部特征的二值化圖像。在數字圖像處理中，二值圖像占有非常重要的地位，特別是在實用的圖像處理中，以二值圖像處理實現而構成的系統是很多的，要進行二值圖像的處理與分析，首先要把灰度圖像二值化，得到二值化圖像，這樣子有利于在對圖像做進一步處理時，圖像的集合性質只與像素值為0或255的點的位置有關，不再涉及像素的多級值，使處理變得簡單，而且數據的處理和壓縮量小。為了得到理想的二值圖像，一般采用封閉、連通的邊界定義不交疊的區域。所有灰度大于或等于閾值的像素被判定為屬于特定物體，其灰度值為255表示，否則這些像素點被排除在物體區域以外，灰度值為0，表示背景或者例外的物體區域。如果某特定物體在內部有均勻一致的灰度值，并且其處在一個具有其他等級灰度值的均勻背景下，使用閾值法就可以得到比較的分割效果。如果物體同背景的差別表現不在灰度值上(比如紋理不同)，可以將這個差別特征轉換為灰度的差別，然后利用閾值選取技術來分割該圖像。動態調節閾值實現圖像的二值化可動態觀察其分割圖像的具體結果。
閾值選取不恰當會直接影響二值化圖像的質量。例如二值化顆粒輪廓線不閉合、變形、擴大或縮小等。很顯然上述任何錯誤都會導致測量結果失真甚至是錯誤。為了避免這種問題發生，業內專家研發了多種圖形自動識別算法，包括全局閾值方法和局部閾值方法。然而，無論是全局閾值法還是局部閾值法，無論閾值如何選取；由于要將256個灰度級組成的圖像轉化為只有0和255的兩個灰度，必然會造成圖像信息損失；因此二值化圖像與原圖的差異是不可避免的。
