|
6. Методы определения количества неметаллических включений
Количественные методы определения неметаллических включений предназначаются:
-для массового производственного контроля загрязненности стали;
-в исследовательской практике для определения содержания всех включений и установления общей загрязненности стали.
Для массового производственного контроля качество стали по степени загрязненности ее включениями нет необходимости подсчитывать все включения и определять их общее содержание: обычно на малом числе образцов устанавливают наличие включений максимальной величины, так как именно они оказывают наиболее вредное влияние на свойства металла.
Методы определения общего содержания предусматривают подсчет всех включений, причем исследуют обычно значительное число образцов. В зависимости от принципа определения количества включений применяемые методы принято делить на 3 основные группы:
-методы оценки загрязненности стали путем сравнения с эталонными шкалами;
-методы измерения суммарной протяженности включений, наблюдаемых на продольных шлифах прокатанного металла;
-методы измерения суммарной площади включений с последующим определением объемного или весового процента содержания включений в металле.
Методы первой группы используют большей частью для выборочного контроля качества стали. С этой же целью иногда применяют и методы второй группы. Методы третьей группы преимущественно применяются в исследовательской практике.
|
|
7. Метод сравнения с эталонами
Степень загрязненности стали включениями устанавливают путем сравнения включений, наблюдаемых на металлографическом шлифе с эталонными микрофотографиями или рисунками, на которых воспроизведены наиболее типичные включения различного характера, формы и размеров. Набор микрофотографий или рисунков составляет так называемую эталонную шкалу.
Наиболее широко на наших заводах применяется стандартная шкала ГОСТ 1778-70. Первоначальный проект шкалы был разработан работниками завода «Электросталь» И.Н.Голиковым и М.И.Виноград.
Стандартная шкала ГОСТ 1778-70 охватывает три типа включений: оксиды, силикаты и сульфиды. Оксиды составляют одну группу, сульфиды и силикаты объединены в другую группу, так как предполагается, что характер расположения, внешний вид и влияние этих включений на свойства металла примерно одинаковы. Третью группу составляют нитриды. Каждая группа включений имеет пять баллов, наименее загрязненный металл оценивается баллом 1, наиболее загрязненный — баллом 5. Переход от балла к баллу соответствует увеличению площади, занимаемой включениями, примерно в два раза.
Для каждого балла имеется два рисунка — один для крупных и один для мелких включений. При этом более крупные включения в меньшем количестве приравниваются к мелким включениям в большом количестве.
Методом сравнения с эталонной шкалой определяют загрязненность включениями отдельных образцов стали, а затем на основании результатов испытания определенного количества образцов устанавливают загрязненность включениями всей плавки в целом. Число испытуемых образцов устанавливается техническими условиями в зависимости от марки стали и ее назначения. Загрязненность отдельного образца стали чаще всего оценивают наибольшим баллом для каждого типа включений. Наибольший балл определяется при просмотре всей площади шлифа путем сравнения наиболее загрязненного поля зрения шлифа с эталонной шкалой.
|
|
8. Обзор методов цифровой обработки изображений
Предварительный анализ изображений микроструктуры шлифов металлов и исследование методов количественной металлографии позволяет сделать вывод о том что:
- во-первых, большинство изображений, в процессе их формирования, подвергаются влиянию ряда негативных факторов (вибрация фотокамеры, неравномерность движения сканирующего элемента и т.д.), приводящих к смазанности, появлению малоконтрастных и зашумленных участков;
- во-вторых, подавляющее большинство методов количественной металлографии основано на выделении объектов на изображении и дальнейшем их анализе.
Таким образом, прежде чем подвергнуться анализу, изображение микрошлифа металла должно пройти этап препарирования, который состоит в выполнении операций улучшения визуального качества (повышение контраста, устранение размытости, подчеркивание границ, фильтрация) и операций формирования графического препарата (сегментация, выделение контуров) изображения.
8.1 Изменение контраста
Слабый контраст обычно вызван малым динамическим диапазоном изменения яркости, либо сильной нелинейностью в передаче уровней яркости. Простейшим методом контрастирования является функциональное отображение градации яркости
 в
 то есть
 . На практике очень часто используют линейные функциональные отображения. В случае обработки изображений микрошлифов металлов этот метод не всегда применим. Дело в том, что из-за неточностей в процессе изготовления шлифа, а также в результате неравномерности освещения при фотографировании или изготовлении фотографий, возникает ситуация, когда различные участки изображения обладают разным контрастом. В таком случае для изменения контраста используют адаптивные алгоритмы контрастирования. Примером может служить алгоритм локального усиления контраста . Экспериментальные исследования подтвердили высокую эффективность работы алгоритма в том случае, если на снимке присутствуют области с явно завышенным или заниженным контрастами.
Суть алгоритма состоит в том, что снимок рассматривается как набор некоторого числа локальных областей, и эти области обрабатываются с учетом их характеристик. Обработка ведется в следующей последовательности: вычисляется коэффициентусиления срезов плотности р отдельно для каждого локального
участка изображения. И осуществляется обработка каждого пикселя изображения. Если р равно единице, то над локальным участком изображения никакого действия не производится (если р отлично от единицы, то осуществляется повышение контраста локальной области). Первоначально вычисляется контраст в анализируемой точке относительно ближайшей окрестности. Затем значение относительного контраста складывается с единицей и полученное значение принимается в алгоритме как коэффициент усиления p, а далее производится вычисление по формуле
где  - новое значение яркости,
 - текущая яркость обрабатываемого изображения,
 - необходимое максимальное значение яркости обработанного изображения.
|
|
9. Заключение
Стремительное развитие вычислительной техники и методов цифровой обработки изображений в последнее время дало возможность значительно расширить автоматизацию научно-исследовательских работ во многих областях науки и техники. Применение ЭВМ и методов ЦОИ в количественной металлографии позволяет избежать ошибок связанных, в первую очередь, с утомлением исследователя, которое возникает в следствии необходимости анализа большого объема информации в процессе работы. Все это делает актуальным создание системы автоматизированного анализа изображений структуры микрошлифов металлов. Кроме того, широкий спектр разработанных в последние годы алгоритмов ЦОИ позволяет решать все перечисленные выше задачи количественной металлографии, а также и ряд других задач.
Автоматизированная система исследования структуры металлов даст возможность быстро, эффективно и независимо от ряда субъективных причин проводить экспресс-анализ микрошлифов, а выражение закономерностей, связывающих микроструктуру материала с его физическими свойствами позволит получить простой и легко воспроизводимый метод контроля качества стали.
|
- множество точек, принадлежащих окрестности точки
, то есть
.
и принимающий истинные значения, когда любая пара точек из каждого подмножества s[i] удовлетворяет некоторому критерию однородности (например, критерий однородности, основанный на оценке максимальной разности яркости отдельного пикселя и среднего значения яркости, вычисленного по соответствующей области).
- сегментированное изображение; K — числообластей сегментации;
- метки сегментированных областей;
- упорядоченные величины порогов
(при выборе порогов применяют, как правило, гистограмму распределения яркостей цифрового изображения).