随着转炉冶炼过程的推进，炉口火焰图像在不同的冶炼阶段呈现较为明显的差别。根据火焰图像判断冶炼所处阶段的问题，其关键在于如何准确提取火焰的主要特征，提出了火焰边缘线不变矩特征，火焰图像Laws纹理能量特征，以及图像色彩特征，并研究了它们的变化过程。最后，利用广义回归神经网络（GRNN）建立图像特征和冶炼阶段之间的分类模型。实验结果表明，该方法能有效进行基于图像识别的转炉冶炼状态判断，具有较高的实用价值。