【摘 要】
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位错密度是评价晶体结晶质量的重要指标之一,晶体表面形貌图上显示了晶面位错的分布,统计位错数量,进而能够得到位错密度。传统的位错中心的统计方法是选取图像中某个位错中
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位错密度是评价晶体结晶质量的重要指标之一,晶体表面形貌图上显示了晶面位错的分布,统计位错数量,进而能够得到位错密度。传统的位错中心的统计方法是选取图像中某个位错中心的灰度为基准,设置一个阈值,在此灰度范围内的联通区域均算作位错中心。但是这种方法根据选取的基准不同,阈值的大小不同,统计结果相差甚大,加上一些非位错中心的区域的灰度值也落在统计范围内,得到的结果与实际偏差较大。为了得到准确结果,经常需要人工计数,而原始的图像由于背景颜色的干扰,腐蚀区域分布混乱等原因,容易造成视觉疲劳,降低了人工统计的效率。鉴于这种现状,本文从以下几个方面对开展了研究工作:首先将实验室采集到的彩色图像进行灰度化预处理,方便下一步操作。然后分别用Sobel算子、Canny算子以及Daubechies小波、Symlets、Haar小波等处理方法,对半导体材料磷化铟单晶片的位错腐蚀坑形貌图进行了边缘检测,得到初步的边缘结果。其次对分水岭算法基础理论进行了介绍,指出了算法存在的缺点和不足,采用基于标记的方法对其进行改进,运用数学形态学算法对处理结果进行优化,得到了将位错中心从复杂背景中分割出来,得到位错中心区域的二值图像。并运用欧拉数的方法对分割后图像中位错中心的数量进行自动统计。最后运用Matlab GUI将本文算法做成了可视化程序,通过程序对其他几幅图像的计算,验证了本文算法的效果,统计效率显著提高。并且运用第二章和第三章的结果进行综合,对原图像的边缘进行了更进一步地检测。
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