一种基于机器学习的SEM图像微观缺陷分析方法及系统

本发明公开了一种基于机器学习的SEM图像微观缺陷分析方法及系统，该方法包括：获取SEM图像并依次进行图像预处理与多策略二值化分割，得到二值分割SEM图像；基于预训练后的随机森林分类器，对二值分割SEM图像先进行分类后进行缺陷修正处理，获取修正后的SEM图像缺陷的桥接路径；对修正后的SEM图像缺陷的桥接路径进行物理尺度标定处理以及骨架化分析可视化处理，得到可视化后的SEM图像缺陷；基于可视化后的SEM图像缺陷进行集成与生成报告分析，得到SEM图像微观缺陷分析报告。本发明能够实现对微观缺陷全面、精确、高效的自动化分析。本发明作为一种基于机器学习的SEM图像微观缺陷分析方法及系统，可广泛应用于材料微观结构表征分析技术领域。