材料基因组计划高通量的设计思路以及科学第四范式中数据密集型科学研究方式的提出均与数据爆炸式增长的科学研究现状直接相关,针对材料显微组织结构定量表征中因图像数据的爆炸式增长造成的海量图像数据处理困难问题,因定量表征参数少及表征信息不全面造成的数据利用率低问题,本文提出了基于深度学习的海量显微组织结构识别提取方法,并结合具体材料深入研究了描述性统计分析与原位分布统计分析相结合的多角度、全方位的显微组织结构定量表征分析和信息挖掘提取方法。本文主要内容及相关研究如下:提出一种基于深度学习的材料显微组织结构原位定量统计分布表征方法,该方法通过4个核心步骤实现较大区域内显微组织结构的快速提取和多角度原位定量统计分布表征:获取较大区域内包含全部目标显微组织结构的原始图像数据;使用基于深度学习的图像处理技术从海量图像数据中快速、准确地识别、提取目标显微组织结构;通过对显微组织结构位置、尺寸、几何形貌等多种类量化信息进行计算与统计,将目标组织的图像特征转换为数值信息;使用描述性统计分析与原位分布统计分析相结合的表征技术,从杂乱无章的数据中提取显微组织结构的统计信息与分布规律。针对高铁用耐候钢、铝合金大尺寸样品中显微组织结构的识别提取与量化表征困难问题,本文采用基于Faster R-CNN与U-Net的图像处理方法实现夹杂物、珠光体、贝氏体、金属间化合物等多种显微组织结构的高通量识别提取,通过定义基于弗雷特直径的长宽比、表征金属间化合物聚集程度的局部最近邻间距等参量丰富显微组织结构的量化信息。通过改进基于深度学习算法的显微组织结构原位定量统计分布表征方法实现单晶高温合金中一次枝晶间距的量化表征,其中显微图像高通量处理过程提出测试时数据增广（TTA）与目标检测算法Faster R-CNN相结合的TTA Faster R-CNN算法,其检测结果准确率比单独使用Faster R-CNN提高了21.14%;在显微组织结构量化过程中,使用多边形镶嵌法（VT）与局部多向方法（LMd）相结合的VT-LMd方法获得所有局部一次枝晶间距（PDAS）。将基于深度学习的材料显微组织结构原位定量统计分布表征方法应用到单晶高温合金中海量γ’/γ（＞10~8个γ’相）的原位定量统计表征中。针对γ’/γ数据量大、提取困难、定量参数少以及表征不全面等问题,本文分别对其核心步骤进行了改进与完善。本文改进的一种基于深度学习的γ’/γ提取方法BD U-Net可快速完成显微组织结构高通量识别提取任务,其单张图像处理时间＜0.2s,其精确度比使用U-Net提高了14.60%,比基于传统图像处理算法的Otsu分割方法提高了26.75%;定义了基于SkeletonExtraction的γ基体宽度计算方法,以及代表近似正方形程度的γ’相几何形貌因子计算方法,通过定义多种量化参数的计算方法从丰富γ’/γ可表征信息;对γ’相面积分数、平均尺寸、γ基体宽度等参数进行统计以及区域/区域原位分布表征,并深入挖掘了γ’/γ的表征信息。对不同尺寸区间、不同位置（枝晶臂、枝晶间）的γ’进行了原位统计分布表征,统计结果显示不同尺寸γ’相在枝晶臂以及枝晶间均有分布,且均呈现正态分布趋势。计算全视场中所有γ’相尺寸的均值v、标准差σ等描述性统计值,对不同位置（枝晶臂、枝晶间）处的γ’相分区间统计,统计结果显示,枝晶臂与枝晶间处γ’相均在尺寸v-σ～v+σ之间分布最多,且枝晶臂处γ’相数量、密度、占据枝晶臂γ’相总量的概率大于枝晶间处,反之,当γ’相尺寸＞v+σ时,枝晶间处γ’相数量、密度、占据枝晶间γ’相总量的概率均大于枝晶臂处。对γ’相多种定量结果与持久寿命关联映射的研究结果显示,γ’面积分数与持久寿命呈正比,γ基体宽度、γ’相尺寸、v-σ～v+σ区间内枝晶臂与枝晶间概率差、＞v+σ区间内枝晶臂与枝晶间概率差、标准偏差等5个相关参量与持久寿命呈反比。