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龙图腾网获悉华电电力科学研究院有限公司申请的专利一种基于金相图片的晶粒自动识别及精确量化表征方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116188560B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211625549.0，技术领域涉及：G06T7/62；该发明授权一种基于金相图片的晶粒自动识别及精确量化表征方法是由李海洋;郦晓慧;王鲁;杨林;郭延军;刘明;张屠园媛设计研发完成，并于2022-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于金相图片的晶粒自动识别及精确量化表征方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于金相图片的晶粒自动识别及精确量化表征方法，属于材料显微分析技术领域。本发明使用闭运算、底帽变换、阈值等图像处理方法对图像进行降噪、提取，利用基于标记的分水岭分割算法对图像的晶粒进行分割，相较于现有晶粒统计手段，该方法具有高效、准确、客观的特点，并通过八邻域连通性检查方法对每个单独的晶粒进行标记，最后对每个晶粒进行量化分析，可知晶粒的最大面积、平均面积、面积分布及晶粒度。通过上述的晶粒量化数据可为金属材料的力学性能分析提供参考，且可对长期超温金属部件的晶粒生长情况进行追踪量化分析。

本发明授权一种基于金相图片的晶粒自动识别及精确量化表征方法在权利要求书中公布了：1.一种基于金相图片的晶粒自动识别及精确量化表征方法，其特征是，包括以下步骤： S1、灰度转化：将导入的金相图片记为I，通过灰度变换将金相图片转化成像素值为0～255的灰度图像记为I1； S2、底帽变换：对经灰度转换的金相图片I1进行形态学底帽变换，经形态学底帽变换的图像记为I2； S3、晶界阈值提取：根据经底帽变换图像I2中的灰度分布，手动选取合适的阈值对图像I2中的晶界进行提取；即晶界的阈值为255，晶粒的阈值为0，将此二值图像记为I3； S4、图像闭运算：由于图像I3中存在不少噪点，为更好地对图像I3中的晶粒进行分割，对二值图像I3的每个晶粒进行图像闭运算处理，以尽可能地消除晶粒内部的噪点，将经闭运算后的图像记为I4； S5、基于标记的分水岭分割：先对经闭运算后的图像I4进行距离变换，将经距离变换得到的图像记为I5；再对图像I5进行二值化处理得到图像I6，利用8邻域连通性检查方法对图像I6中的连通区域进行分类标记，得到图像mark1；将经闭运算后的图像I4与二值化后的图像I6进行相减，得到晶粒的前景区域I7，将图像mark1对应于图像I7中像素值为255的位置的像素值赋值为0，将图像mark1对应于图像I4中像素值为0的位置的像素值赋值为-1，然后对晶粒图像I结合标记图像mark1进行分水岭分割，获取图像mark2； 步骤S5包括以下子步骤： S51、将图像I4中像素值为255的区域以坐标的形式存入子集z1，将图像I4中像素值为0的区域以坐标的形式存入子集z2； S52、通过欧式距离公式求子集z1中每个坐标至子集z2坐标中的最小距离，形成包含坐标与距离的集合，记为z3，并将集合z3中最小的距离值记为z_min，z3中最大的距离值记为z_max； S53、创建大小与图像I4相同且像素值为0的图像I5，将图像I5对应于集合z3的坐标位置，其像素值根据公式Gx,y＝255×|z3x,y-z_min||z_max-z_min|进行赋值； S54、遍历图像I5找出像素最大值G_max，遍历图像I5中的像素点对其灰度值大于0.05*G_max的像素赋值为255、小于0.05*G_max的像素赋值为0，将变换后的图像记为I6； S55、创建大小与I6相同的图像mark1，且像素值为0，利用8连通邻域检查方法对图像I6像素值为255的区域进行连通性检查，并将mark1对应于I6图像中不相连的区域标记为1、2、3……； S56、将图像mark1的四周边框赋值为-1； S57、遍历mark1图像中像素为0的区域，如果图像中像素值为0区域的上下左右邻域有一个像素值不为0，则对应原图I计算该点像素位置的灰度梯度，灰度梯度的计算公式为：minmaxabsR-RL，absG-GL，absB-BL；maxabsR-RR，absG-GR，absB-BR；maxabsR-RT，absG-GT，absB-BT；maxabsR-RB，absG-GB，absB-BB；式中R、G、B为目标像素点的RGB值，RL、GL、BL为目标像素点左边领域像素点的RGB值，RR、GR、BR为目标像素点右边邻域像素点的RGB值，RT、GT、BT为目标像素点上边邻域的像素点的RGB值，RB、GB、BB为目标像素点下边邻域的像素点的RGB值，并将进行灰度梯度计算的像素点以坐标位置的形式放入集合q的队列中； S58、对集合q按照梯度值的大小从左向右进行扫描，当扫描到集合q中的坐标位置对应于mark1图中像素点的四邻域坐标存在一个标记像素时，将mark1图中该位置的像素赋值为与四邻域坐标的标记像素值，并在集合q的队列中将其坐标位置删除，寻找在图mark1中该标记像素点位置的四邻域像素是否存在值为0的区域，若存在则按照步骤S57中灰度梯度法计算其梯度，并将其以坐标位置的形式放入集合q的队列中，并退出本次扫描；当扫描到集合q中的坐标位置对应于mark1图中像素点的四邻域像素存在两个及以上不同的标记像素时，将mark1图中该位置的像素赋值为-1，并在集合q的队列中将其坐标位置删除，搜索在mark1图中该像素点位置的四邻域像素是否存在值为0的区域，若存在则按照步骤S57中灰度梯度法计算其梯度，并将其以坐标位置的形式放入集合q的队列中，并退出本次扫描； S59、重复上述步骤S58直到mark1图中像素值为0的区域消失，并将此分割结束的图像mark1记为mark2； S6、晶粒分割效果检查及改善：对分水岭分割后的晶粒图像mark2进行检查，若晶粒的分割效果良好则进行下一步晶粒量化操作，若晶粒分割效果欠佳，则返回到步骤S3，对其晶界重新进行阈值提取，再进行步骤S4、S5； S7、晶粒量化分析：利用图像遍历的方法对图像mark2中的每个晶粒面积进行统计，并计算晶粒的平均面积、最大面积，绘制晶粒面积的分布曲线，再根据晶粒度的定义计算其晶粒度； 步骤S7包括以下子步骤： S71、对图像mark2中像素进行遍历，将不同标记的像素个数进行统计，即不同晶粒的面积，并对晶粒的面积进行量化分析； S72、晶粒度计算公式为G＝3.321928lgNA-2.954，式中NA为每平方毫米的晶粒个数，G为晶粒度，可知此张金相图片的晶粒个数，且根据金相图片的标尺，可知该金相图片中每平方毫米的晶粒个数NA，再通过上述晶粒度计算公式可知该金相图片的晶粒度G。

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