钛合金因具有高比强度、耐高温、较好的韧性和塑性等优异的材料性能,被广泛应用于航空航天、海洋工程和新能源等高端装备制造业中。材料的微观组织特征是影响钛合金零部件使用寿命和工作可靠性的主要因素之一。如何对钛合金微观组织的大小、分布和形态进行精确的表征与评价是实现钛合金微观组织定量调控的关键性问题。以往多是采用手工分离方法将钛合金中目标组织进行剥离,再对其分布和形态等的特征参数进行表征和定量分析。然而,因钛合金微观组织形状的不规则性导致针对钛合金中独立与粘连组织的识别分离以及粘连组织的分割仍然缺少深入的研究,亟需合理可靠的方法对钛合金中的微观组织进行自动化地识别与分割,以便对其特征进行定量表征。鉴于此,本文以双相等轴态钛合金Ti-6Al-4V为研究对象,开展微观组织特征定量表征方法研究,主要研究工作有:首先,钛合金微观组织扫描电镜图像观测和预处理,包括灰度化处理、滤波和二值化等。以切削加工技术作为手段获取不同微观组织形态的加工表面,结果发现:钛合金Ti-6Al-4V加工表面的α相和β相的含量与钛合金原材料不同。与原材料相比,切削加工试验过程中α相的含量降低,β相的含量升高。另外,不同切削条件下得到的α相和β相的含量也不同。然后以β相为例,根据独立和粘连β相形态存在明显差别的特点,提出基于Graham扫描算法的阈值分离法。该图像处理方法通过独立和粘连β相面积与包围其的最小凸包面积的比值不同,对两类相进行分离,分离的成功率可以达到90%以上。其次,针对Shi-Tomasi算法检测特征点时存在检测速度较低和会检测到伪特征点的问题,提出采用FAST算法与Shi-Tomasi算法相结合的方法对粘连β相的特征点进行快速而准确地检测。结果表明:该算法的平均检测速度相较于Shi-Tomasi算法提高了54%,检测准确率可以达到90%以上;根据粘连β相特征点中凹点的位置,通过绘制骨架线和模板圆的方法对凹点配对进而对粘连β相进行自动分割,同时按照上述分割方法,对钛合金Ti-6Al-4V中的粘连α相进行分割。结果发现:分割正确率能够达到85%。最后,分别采用面积法和长短轴比的方法对分割后钛合金Ti-6Al-4V中α相和β相的体积分数和晶粒尺寸进行测量,结果发现:与原材料相比,切削加工试验中钛合金Ti-6Al-4V中α相的体积分数减少,β相的体积分数增加,而α相和β相的晶粒尺寸则没有显著变化;提出采用定向度对钛合金Ti-6Al-4V中α相和β相的分布情况进行测量,在测量面积和周长的基础上,提出采用圆形度对钛合金Ti-6Al-4V中α相和β相的形态特征进行描述和定量表征。结果表明:与原材料相比,钛合金Ti-6Al-4V微观组织图像中α相和β相的定向度随着切削加工试验中切削速度的增加而逐渐增加;钛合金Ti-6Al-4V微观组织图像中α相和β相的平均周长随着切削速度的增加逐渐变小,圆形度逐渐变大,而α相和β相的平均面积则未发生显著变化。本文的研究可以为钛合金微观组织的组织识别、分割以及特征参数的定量表征过程提供一些新的思路,并且为实现钛合金加工过程中组织与性能的定量调控和优化奠定理论基础。