近年来,随着人工智能技术的发展与普及,语义分割技术在人们社会生活的诸多领域都得到了广泛的应用并取得了不错的效果。当前主流分割算法针对普通尺度目标已可达到不错的分割精度,但对小尺度目标分割精度不理想。而小尺度目标在社会生活以及实际应用场景中广泛存在,因此提高分割算法对小尺度目标的分割能力具有广泛的应用前景和重要的现实意义。本文基于语义分割理论对小尺度目标部件分割算法进行研究,主要工作如下:1.构建了小尺度目标数据集。该数据集包含分割数据集、超分辨重建数据集以及目标检测数据集三部分。数据集的每部分都进行了标注、核对以及数据增强。针对分割数据集,在使用传统数据增强手段基础上,引入并实现了Copy-Pasting数据增强策略来对数据集作进一步扩充。经扩充后,数据集中小目标图片数量由原来的116张增加到835张,普通目标图片数量由原来的790张增加到2370张。2.设计了基于HyperSeg的部件分割优化算法。针对小尺度目标特征模糊的问题,在HyperSeg基础上,通过对骨干网络进行替换,对特征图数量进行调整构建了HyperSeg-B6算法。该算法在保留原HyperSeg高实时性、低参数量优势的同时,对小尺度目标的部件分割精度提升了9.9%,对普通目标的分割精度提升了0.59%。3.设计了小尺度目标增强方法。对小目标分割效果差的原因进行分析,通过超分辨重建技术提高小尺度目标的清晰度、目标检测技术对小尺度目标定位和裁剪,设计出SOEM（Small Object Enhancement Method）方法来提高部件分割算法对小尺度目标的分割精度。经实验验证,使用SOEM方法后,HyperSeg-B6算法对小尺度目标的分割精度提升了2.8%,Deeplab V3+算法对小尺度目标的分割精度提升了2.3%。4.利用PyQt5工具包搭建了小尺度目标部件分割系统。通过需求分析、系统设计、系统实现和系统测试等步骤搭建了小尺度目标部件分割系统,对系统相关指标进行了测试,保证系统的易用性和功能的正确性。本文基于HyperSeg网络设计部件分割优化算法、基于超分辨重建和目标检测技术提出了SOEM方法对小尺度目标达到不错的分割精度。以此为基础利用PyQt5工具包设计了小尺度目标部件分割系统,实现了对小尺度目标的部件分割识别、数据集和模型的管理。系统功能完善,性能优良具有较好的应用价值。