纳米材料的特性与纳米颗粒的大小、形态等微观结构有重要关系。通过透射电子显微镜拍摄纳米颗粒图像,依据纳米颗粒图像不仅能测量颗粒的大小,还可以观察到颗粒大小的分布情况以及颗粒形貌特征。利用图像处理技术对纳米颗粒的透射电镜图像进行处理和分析,能提高纳米颗粒尺寸测量的效率、精确度和自动化程度。本文利用Mask R-CNN网络对透射电子显微镜拍摄的球形和棒状纳米颗粒图像进行分割,在此基础上对分割出的纳米颗粒进行边缘拟合,进而测量纳米颗粒的尺寸,实现对颗粒粒径的自动分析和评价。本文的主要工作包括以下几个方面。首先,针对纳米颗粒图像具有团聚的粘连颗粒的特点,选择Mask R-CNN网络对纳米颗粒图像进行分割,并对网络进行优化提高分割的准确性。其次,依据颗粒分割结果,对纳米颗粒边界进行拟合,针对完整纳米颗粒和不完整纳米颗粒采用不同的拟合方法,将颗粒边界拟合为与其形状相似的基本几何图形。最后,根据拟合结果,测量颗粒的大小和形状参数,并对数据进行统计,根据统计结果对颗粒均匀性进行评价。实验结果验证了本文提出的基于Mask R-CNN分割的纳米颗粒尺寸测量方法的有效性。