Ore classification is useful for understanding and controlling industrial beneficiation processes. The present work contributes to the developement of a computer vision system for automated classification of iron ores by image analysis of optical micrographs. For this purpose, morphological feature extraction algorithms were implemented and feature based classification algorithms were developed. These methods were successfully applied to the classification of hematite grains into four classes determined by their shape (lamellar or granular) and porosity (porous and compact) as characterized by just four features, namely, circularity, aspect ratio, fiber ratio and porosity. / A classificação de minérios é útil para o entendimento e controle processos de beneficiamento industrial. O presente trabalho contribui para o desenvolvimento de um sistema de visão computacional para realizar a classificação automática de minério de ferro por análise de imagens de micrografia ótica. Com este propósito, algoritmos de extração de características morfológicas foram implementados e algoritmos de classificação com base em características foram desenvolvidos. Estes métodos foram aplicados com sucesso à classificação de grãos de hematita em quatro classes determinadas pela sua forma (lamelar ou granular) e porosidade (porosa e compacta) utilizando apenas quatro características, a saber, circularidade, razão de aspecto, razão de fibra e porosidade.