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摘要：本发明提供一种基于ImageJ和Cellpose的锡基巴氏合金金相组织量化分析方法,通过合金金相制备及图像获取，运用ImageJ进行金相图像预处理并根据相特征进行图像的分类，联合使用ImageJ和Cellpose分类对图片进行合金组织β'‑SnSb和e‑Cu6Sn5相的分割及特征参数测量，获得特征区域相的几何特征参数，运用ImageJ软件的TrainableWekaSegmentation插件进行分类器迭代训练，实现图片特征较接近两相的分割，得到e‑Cu6Sn5相特征区域几何参数，采用网格面积法和维诺图法获得相分布均匀度参数，实现量化表示合金金相组织均匀性，最终获得锡基巴氏合金相的个数、相尺寸、相分数、相形状参数和相分布均匀度。本发明避免了复杂且有准入门槛的编程过程来进行图像分割处理，排除了人为干扰，更加智能、快速、自动的获得合金金相组织的几何特征量化参数，提高测量效率和准确度。

主权项：1.一种基于ImageJ和Cellpose的锡基巴氏合金金相组织量化分析方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.合金试样的金相制备：将锡基巴氏合金经砂纸研磨后，使用颗粒粒径为3微米、0.25微米的氧化铝抛光液依次进行抛光处理，最终经过化学机械抛光或使用硝酸酒精腐蚀液进行腐蚀，使合金的β'-SnSb相、e-Cu6Sn5相和a基体相得以显现；S2.金相图像的采集：将制备完成的金相样品使用倒置或正置金相显微镜进行图像采集，获得清晰的金相图像；S3.图像预处理与分类：对步骤S2获得的金相图像利用ImageJ软件批量进行8bit灰度图像转换、亮度及对比度调整，得到预处理的图像；将预处理后的图像根据合金成分及金相图片所组成的相的种类进行识别分类，由针状的e-Cu6Sn5相和黑色的a基体相组成的合金金相图像分为第一类;由近方形的β'-SnSb相和黑色a基体相组成的合金金相图像分为第二类;由β'-SnSb相、e-Cu6Sn5和a基体相三相组成的合金金相图像分为第三类；S4.金相组织特征参数测量：首先使用ImageJ软件设置比例尺，再根据步骤S3的金相图像分类结果，选择如下对应的步骤进行处理测量，获得组织特征参数：S4.1针对由e-Cu6Sn5相和a基体相组成的第一类合金金相图像，使用ImageJ软件进行阈值调整，得到二值化的图像，采用手动测量工具选取至少20个特征位置进行e-Cu6Sn5相相长度的测量，得到相尺寸；对视野内e-Cu6Sn5相的面积占比进行测量，得到合金e-Cu6Sn5相的相分数；采用网格面积法测定获取e-Cu6Sn5相分布均匀度参数；S4.2针对由β'-SnSb相和a基体相组成的第二类合金金相图像，使用ImageJ软件进行阈值调整，得到二值化的图像，并进行去噪、闭合、补洞或分水岭算法分割预处理得到特征图像；然后使用AnalyzeParticles软件对视野内β'-SnSb相进行颗粒分析，得到相个数、相尺寸参数、相分数和相形状参数；采用维诺图法获取β'-SnSb相分布均匀度参数；S4.3针对由β'-SnSb相、e-Cu6Sn5和a基体相三相组成的第三类合金金相图像，首先使用Cellpose软件对β'-SnSb相进行识别分割、模型训练，再利用训练得到的新模型对新的图片进行β'-SnSb相识别分割，将识别分割后的图像经图像运算后得到β'-SnSb相特征图像，之后按步骤S4.2的步骤进行处理，得到β'-SnSb的相个数、相尺寸参数、相分数和相形状参数；S5.数据统计分析：将步骤S4得到的相个数、相尺寸、相分数、相形状参数和相分布均匀度参数进行统计，得到量化的合金相尺寸平均值、相分数平均值和相分布均匀性。

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