1.本发明是一种基于人工智能的扫描电镜图像分析方法，属于人工智能图像处理领域。
背景技术：
2.扫描电镜的图像分析对于科研和技术非常重要，扫描电镜的图像数量庞大，内容复杂。传统人工方法对电镜图片的分析，主要获取图像中颗粒的形状、大小、是否相似等直觉结论。这些结论依赖经验，并且难以获得有效的数据，难以进行量化分析。
3.使用人工智能的方法对扫描电镜的图像分析具有高效、快速、准确、稳定等优点。可以对复杂的图像中的对象单元进行切割，对图像特征进行提取，用于量化对象单元的形貌特征，并且用于人工智能分类。
技术实现要素：
4.本发明针对传统人工方法对扫描电镜图像的分析依赖经验，并且难以获得有效的数据，难以进行量化分析的问题，提出一种基于人工智能的扫描电镜图像的分析方法，用于解决这一问题。该方法使用人工智能技术获得扫描电镜图像中的对象单元的相关图形学数据，用于进行对象单元的微观理化特性的统计学的分析研究。并通过训练人工智能分类器，用于判定不同电镜照片中是否含有相似物质。
5.本发明所采用的技术方案是：一种基于人工智能的扫描电镜图像分析方法，其特征在于，所述方法通过对人工智处理后的图像中的对象单元提取图像特征，用于分析和训练分类器，用于识别其他图像中的类似对象单元；
6.人工智能处理包括但不仅限于：提高图像的对比度，去除图像的噪声，强化对象单元的边界，模糊化图像细节，去除图像的背景；
7.对象单元根据识别该对象单元的边界后进行分割；
8.提取图像特征包括但不仅限于提取surf(加速稳健特征)图像特征；
9.分析图像特征包括但不仅限于分析对象单元的尺寸分布统计规律；
10.训练分类器包括但不仅限于训练svm(支持向量机)分类器；
11.识别其他图像中的类似对象单元包括但不仅限于将其他图像中的对象单元的图像特征输入分类器获得分类判定结果和/或使用多组图像特征产生混淆矩阵；
12.强化对象单元的边界，包括但不仅限于对图像进行梯度计算和/或分水岭算法计算；
13.去除图像的噪声，包括但不仅限于对图像进行开运算和闭运算；
14.模糊化图像细节，包括但不仅限于对图像进行高斯模糊计算。
15.与现有技术相比，本发明的有益效果是：一种基于人工智能的扫描电镜图像分析方法，其通过人工智能方法对扫描电镜图像进行切割和提取图像特征，用于分析和训练人工智能分类器，从而准确的获得图像的量化信息用于评价和比较。
附图说明
16.图1为本发明的方法流程图。
17.图2为镁燃烧产物的扫描电镜图像
18.图3为镁硼混合物的燃烧产物的扫描电镜图像
19.图4为镁燃烧产物的对象单元的边界识别
20.图5为镁硼混合物的燃烧产物的对象单元的边界识别
21.图6为镁燃烧产物的对象单元的切割
22.图7为镁硼混合物的燃烧产物的对象单元的切割
具体实施方式
23.下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。本发明基于人工智能图像处理方法，通过首先对图像中的对象单元进行分割，然后采集对象单元中的图像特征，使用图像特征训练分类器，得到图像特征分类器。输入其他扫描电镜图像的对象单元的图像特征到图像特征分类器，生成混淆矩阵判断其他扫描电镜图像中是否含有本图像中的对象单元。
24.本发明的基于人工智能的扫描电镜图像分析方法的流程图如图1所示，主要以下几步组成：1：背景去除；2提升图像对比度；3消除图像噪声；4模糊图像无用细节；5强化图像边界；6识别图像边界；7对象单元分割；8对象单元图像特征提取；9分析对象单元特征；11分类器训练；12输入其他扫描电镜图像的对象单元的图像特征生成混淆矩阵进行识别。
25.本实施例为镁燃烧产物和硼镁混合物燃烧产物的扫描电镜图像的分析，图2为镁燃烧产物的扫描电镜图像，图3为硼镁混合物燃烧产物的扫描电镜图像。
26.对扫描电镜图像中的大块对象单元加以分析，其中对象单元互相堆叠，首选需要分割，对象单元作为同类物质的不同个体提取图像特征，用于训练分类器，通过分类器来判定不同扫描电镜图像中是否含有类似物质。
27.分析过程：
28.1.将扫描电镜图像背景识别出来，并在随后的分析中排除；提升图像对比度；消除图像噪声；模糊图像无用细节；强化图像边界；
29.2.根据对象单元与对象单元之间的边界，画出每个对象单元分界线，如图4，5；
30.3.根据对象单元的分界线将原始图像切割成多个对象单元的小图，如图6，7；
31.4.从两个图像分割的两组对象单元的小图中分别提取surf(加速稳健特征)图像特征。
32.5.使用两组图像特征训练svm(支持向量机)分类器。
33.6.使用不同图片的块单元互相测试分类器，生成混淆矩阵如表1，用于判断不同物质的图片中是否有类似的块单元；
34.7.混淆矩阵显示镁燃烧产物的扫描电镜图像的对象单元通过分类器识别基本上属于其原本训练的对象单元的同类，但是镁硼混合物燃烧产物的扫描电镜图像有0.10的对象单元被分为镁燃烧产物，因此镁硼混合物燃烧产物的扫描电镜图像中部分含有镁燃烧产物。
35.表1镁和镁硼混合物的燃烧产物的扫描电镜图像的对象单元的特征所训练的分类器的混淆矩阵
36.训练对象单元\测试对象单元镁燃烧产物镁硼混合物燃烧产物镁燃烧产物0.900.10镁硼混合物燃烧产物0.001.00
技术特征：
1.一种基于人工智能的扫描电镜图像分析方法，其特征在于，所述方法通过对人工智能处理后的图像中的对象单元提取图像特征，用于分析和训练人工智能分类器，用于分类识别其他图像中的类似对象单元。2.如权利要求1所述的图像的人工智能处理包括但不仅限于：提高图像的对比度，去除图像的噪声，强化对象单元的边界，模糊化图像细节，去除图像的背景。3.如权利要求1所述的对象单元根据识别该对象单元的边界进行分割。4.如权利要求1所述的提取图像特征包括但不仅限于提取加速稳健特征(surf)图像特征。5.如权利要求1所述的分析图像特征包括但不仅限于分析对象单元的尺寸和形状。6.如权利要求1所述的训练人工智能分类器包括但不仅限于训练支持向量机(svm)分类器。7.如权利要求1所述的识别其他图像中的类似对象单元包括但不仅限于将其他图像中的对象单元的图像特征输入分类器获得分类判定结果和/或使用多组图像特征产生混淆矩阵。8.如权利要求2所述的强化对象单元的边界，包括但不仅限于对图像进行梯度计算和/或分水岭算法计算。9.如权利要求2所述的去除图像的噪声，包括但不仅限于对图像进行腐蚀运算和膨胀运算。10.如权利要求2所述的模糊化图像细节，包括但不仅限于对图像进行高斯模糊计算。
技术总结
本发明针对传统人工方法对扫描电镜图像的分析依赖经验，并且难以获得有效的数据，难以进行量化分析的问题，提出一种基于人工智能的扫描电镜图像的分析装置，用于解决这一问题。该装置对电镜图像使用人工智能技术获得扫描电镜图像中的对象单元的相关图形学数据，获得对象单元的微观理化特性的统计学的分析结果。并通过训练人工智能分类器，用于判定不同电镜照片中是否含有相似物质，并将分析结果进行实时显示。行实时显示。
技术研发人员：汪洋
受保护的技术使用者：汪洋
技术研发日：2021.05.16
技术公布日：2022/4/15
再多了解一些
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