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人工关节磨屑SEM图像自动分析系统开发及特征图谱构建

人工关节在服役过程中产生的磨屑颗粒是导致假体无菌性松动的主要原因，研究磨屑的形态、尺寸、数量分布等特征对于理解人工关节摩擦学行为及改进假体寿命具有重大意义。然而依靠人工处理磨屑SEM图像是一项极为冗杂繁复的工作，且可能因人为误差导致结果不准。本研究基于多年体外关节模拟器磨损仿真实验，得到了500-1000万次磨损测试周期中的多种人工关节磨屑润滑液，针对不同配副材料提出相应润滑液中磨屑提取方案并进行了磨屑SEM图像分析。针对磨屑图像，研究中结合了基于先验知识的目标检测和语义分割的机器学习模型，并开发出自动分析系统，用于磨屑的识别、特征提取和分类。与传统的阈值方法相比，该方法极大地提升了磨屑图像的处理精度和效率，训练所得模型可用于后续磨屑图像研究。最后，根据磨屑典型特征统计结果，分析磨屑生成机制，并开创性地构建了多种人工关节磨屑的特征图谱。上述研究为揭示人工关节磨损失效机制提供了有力依据，有助于改进人工关节的耐磨设计。