小波分析与分水岭分割法在微观表面形貌分析中的应用

"结合小波分析和分水岭分割法的微观表面形貌分析方法-郭百巍，陈大融。一种创新的分析微观表面粗糙峰特征参数的技术，该技术结合了小波分析和分水岭分割法，适用于玻璃微球等材料的表面形貌研究。" 在微观表面形貌分析领域，精确地获取表面粗糙峰的特征参数是至关重要的，这些参数包括但不限于峰的平均半径、平均间距、峰密度以及高度的标准差。为了达到这一目的，本文提出了一种新的分析方法，它综合运用了小波分析和分水岭分割技术。 小波分析是一种多分辨率分析工具，能够在不同尺度上解析信号，特别适合处理非平稳和具有局部特征的数据。在这个方法中，小波分析首先被用来从原始的表面形貌数据中提取反映表面粗糙度的信息。通过对数据进行小波分解，可以滤掉不相关或噪声成分，保留与表面粗糙度相关的细节，这使得能够更准确地识别和量化表面的粗糙特征。 随后，分水岭分割法被应用于小波分析后的粗糙度数据。这是一种图像分割技术，源自地理学中的流域分割概念。在微观表面形貌中，它可以把相邻的粗糙峰有效地分离出来，形成独立的区域，这样每个峰的特性就可以单独分析。分水岭分割法能够处理复杂的边界情况，对峰的边缘定位准确，有助于减少误分割和漏分割的问题。 在峰分离之后，接下来的步骤是对每个粗糙峰进行曲面拟合。通过数学建模，如多项式拟合或高斯函数拟合，可以获取每个峰的高度、宽度、形状等参数，这些参数对于理解表面粗糙度的分布和变化至关重要。最后，通过对所有峰的参数进行统计分析，可以计算出整个表面的特征参数，如平均峰间距、峰的平均高度和峰的分布特性等。 此方法在分析玻璃微球的微观表面粗糙峰时，得到了与传统方法相近的结果，证明了其有效性和可靠性。与传统的基于滤波和阈值分割的方法相比，这种结合小波分析和分水岭分割法的分析方法能提供更为细腻且全面的表面形貌信息，对于材料科学、摩擦学、制造工程等领域具有重要的应用价值，能够帮助研究人员更深入地理解和优化材料的表面性能。