(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211268770.5 (22)申请日 2022.10.17 (71)申请人 北京工业大 学 地址 100124 北京市朝阳区平乐园村10 0号 (72)发明人 刘轩石　吕俊霞　刘陵恩　张宜旭　 (74)专利代理 机构 北京高沃 律师事务所 1 1569 专利代理师 贾瑞华 (51)Int.Cl. G06T 7/00(2017.01) G06T 7/13(2017.01) G06T 7/11(2017.01) G06T 7/187(2017.01) G06V 20/69(2022.01) G06V 10/26(2022.01) G06V 10/44(2022.01)G06V 10/764(2022.01) (54)发明名称 一种扫描电镜样品裂纹图像自动分割标定 方法及系统 (57)摘要 本发明涉及一种扫描电镜样品裂纹图像自 动分割标定方法及系统。 该方法包括获取实验样 品在同一扫描区域内的多张扫描电镜图像； 将多 张扫描电镜图像进行合成， 得到第一扫描电镜图 像； 对合成后的扫描电镜图像进行高斯滤波， 得 到第二扫描电镜图像； 将第二扫描电镜图像进行 均值偏移处理， 得到第三扫描电镜图像； 对第三 扫描电镜图像利用Sobel算子进行处理， 得到扫 描电镜图像的边缘图像； 采用分水岭算法对边缘 图像进行区域分割处理， 得到分割后的扫描电镜 图像， 分割后的扫描电镜图像包含有裂纹信息。 本发明能够提高实验样品的检测效率。 权利要求书3页 说明书8页 附图2页 CN 115457028 A 2022.12.09 CN 115457028 A 1.一种扫描电镜样品裂纹图像自动分割标定方法， 其特 征在于， 包括： 获取实验样品在同一扫描区域内的多张扫描电镜图像； 将各所述扫描电镜图像进行合成， 得到第一扫描电镜图像； 对所述第一扫描电镜图像进行高斯滤波， 得到第二扫描电镜图像； 对所述第二扫描电镜图像进行均值偏移处 理， 得到第三扫描电镜图像； 对所述第三扫描电镜图像利用Sobel算子进行处理， 得到所述扫描电镜图像的边缘图 像； 采用分水岭算法对所述边缘图像进行区域分割处理， 得到分割后的扫描电镜 图像， 所 述分割后的扫描电镜图像包 含有裂纹信息 。 2.根据权利要求1所述的扫描电镜样品裂纹图像自动分割标定方法， 其特征在于， 所述 将各所述扫描电镜图像进行合成， 得到第一扫描电镜图像， 具体包括： 将各所述扫描电镜图像采用公式 进行合成， 得到第一 扫描电镜图像； 其中， f1(x， y)、 f2(x， y)和f3(x， y)分别为扫描电镜对同一扫描区域进行的三次扫描电 镜图像的像素点的灰度值， x为扫描电镜图像像素的横坐标值， y为扫描电镜图像像素 的纵 坐标值， g(x， y)为 合成后的图像 像素点的灰度值。 3.根据权利要求1所述的扫描电镜样品裂纹图像自动分割标定方法， 其特征在于， 所述 对所述第一扫描电镜图像进行高斯滤波， 得到第二扫描电镜图像， 具体包括： 对所述第一扫描电镜图像采用公式 进行高斯滤波， 得到第二扫 描电镜图像； 其中， G(x， y)的值为矩阵的权值， σ 为矩阵像素点的方差， x为扫 描电镜图像像素的横坐 标值， y为扫描电镜图像 像素的纵坐标值。 4.根据权利要求1所述的扫描电镜样品裂纹图像自动分割标定方法， 其特征在于， 所述 对所述第二扫描电镜图像进行均值偏移处 理， 得到第三扫描电镜图像， 具体包括： 对所述第二扫描电镜 图像采用公式 进行均值偏移处理， 得 到第三扫描电镜图像； 其中， xi为n个样本点， i＝1， 2 …， n， Sh为以x为中心半径、 h的高维球体， Sh表示 计算一次的有效区域， 所述有效区域中包含k个样本点， Mh(x)为x的偏移均值向量， Mh(x)用 来对x进行迭代， 值 倾向于向有效区域中样本密度高的地方移动。 5.根据权利要求1所述的扫描电镜样品裂纹图像自动分割标定方法， 其特征在于， 所述 对所述第三扫描电镜图像利用Sobel算子进行 处理， 得到所述扫描电镜图像的边缘图像， 具 体包括： 对所述第三扫描电镜图像利用Sobel算子分别提取横向的边缘和竖向的边缘， 得到横 向边缘图像和竖向边 缘图像； 根 据 所 述 横 向 边 缘 图 像 和 所 述 竖 向 边 缘 图 像 采 用 公 式 权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115457028 A 2进行计算， 得到整幅所述扫描电镜图像的边 缘图像； 其中， f(x， y)为两幅图像对应像素的像素值； fx(x， y)和fy(x， y)分别表示图像横向的边 缘和竖向的边 缘。 6.根据权利要求1所述的扫描电镜样品裂纹图像自动分割标定方法， 其特征在于， 所述 采用分水岭算法对所述边缘图像进行区域分割处理， 得到分割后的扫描电镜图像， 具体包 括： 对所述边缘图像进行区域划分， 得到每 个不连通区域中图像 像素的最小值； 根据各所述图像像素的最小值采用形态学膨胀方法构筑分割 线， 得到含有分割线的扫 描电镜图像， 所述含有分割线的扫描电镜图像包 含有裂纹信息， 所述分割线为裂纹。 7.一种基于权利要求1至6任一项所述的方法的扫描电镜样品裂纹图像自动分割标定 系统， 其特 征在于， 包括： 扫描电镜图像获取模块， 用于获取实验样品在同一扫描区域内的多张扫描电镜图像； 第一扫描电镜 图像确定模块， 用于将各所述扫描电镜 图像进行合成， 得到第一扫描电 镜图像； 第二扫描电镜 图像确定模块， 用于对所述第一扫描电镜 图像进行高斯滤波， 得到第二 扫描电镜图像； 第三扫描电镜 图像确定模块， 用于将所述第二扫描电镜 图像进行均值偏移处理， 得到 第三扫描电镜图像； 边缘图像确定模块， 用于对所述第三扫 描电镜图像利用Sobel算子进行处理， 得到所述 扫描电镜图像的边 缘图像； 分割后扫描电镜图像确定模块， 用于采用分水岭算法对所述边缘图像进行区域分割处 理， 得到分割后的扫描电镜图像， 所述分割后的扫描电镜图像包 含有裂纹信息 。 8.根据权利要求7所述的扫描电镜样品裂纹图像自动分割标定系统， 其特征在于， 所述 第一扫描电镜图像确定模块， 具体包括： 第 一 扫 描 电 镜 图 像 确 定 单 元 ，用 于 将 各 所 述 扫 描 电 镜 图 像 采 用 公 式 进行合成， 得到第一扫描电镜图像； 其中， f1(x， y)、 f2(x， y)和f3(x， y)分别为扫描电镜对同一扫描区域进行的三次扫描电 镜图像的像素点的灰度值， x为扫描电镜图像像素的横坐标值， y为扫描电镜图像像素 的纵 坐标值， g(x， y)为 合成后的图像 像素点的灰度值。 9.根据权利要求7所述的扫描电镜样品裂纹图像自动分割标定系统， 其特征在于， 所述 第二扫描电镜图像确定模块， 具体包括： 第二 扫描电 镜图 像 确定 单 元 ， 用于 对 所 述 第一 扫描电 镜图 像 采 用公 式 进行高斯滤波， 得到第二扫描电镜图像； 其中， G(x， y)的值为矩阵的权值， σ 为矩阵像素点的方差， x为扫 描电镜图像像素的横坐 标值， y为扫描电镜图像 像素的纵坐标值。 10.根据权利要求7所述的扫描电镜样品裂纹图像自动分割标定系统， 其特征在于， 所权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115457028 A 3