基于机器视觉的45钢金相组织晶界提取及评价方法研究

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在机械制造、加工等领域中,45钢是机械零部件最常用的核心原材料,使用量、使用率均位居前列。因此,在加工上料前、热处理后、成品制成后等关键步骤都需要采集零件样本,对零件进行定量的金相分析。以此保证每一阶段的半成品、成品都达到应有的标准,为生产者和消费者把关。为满足自动化生产应用中快速、大量的金相组织检测的需求,本文基于机器视觉和图像处理技术,从金相组织检测的核心技术晶界提取入手,将45钢金相组织晶界看作一种图像边缘,开展45钢金相组织晶界提取及评价方法研究,主要研究内容与取得的成果如下:1.预处理算法研究及讨论。首先,研究了数字图像中彩色空间与灰度空间的相关理论,对图像亮度不均匀现象的产生、影响进行分析,设计了相关预处理算法的主要步骤;然后,对现有的图像滤波处理算法进行理论研究及实验分析,从实际处理结果中的优缺点提出滤波算法的改进方向;最后,提出了一种适合45钢金相组织图像的小波-双边滤波算法。相对于传统的滤波算法,该算法具有更好的滤波性能和一定图像增强功能。2.经典晶界提取算法研究及讨论。从45钢金相组织图像的特殊性及经典晶界提取算法的理论入手,根据算法理论和实验结果两方面对经典晶界提取算法进行分析讨论,对经典晶界提取算法的优点与劣势进行分析并提出适应于45钢金相组织晶界提取的改进方向。3.晶界提取算法研究及讨论。提出了基于Kirsch算子的自适应多阈值晶界提取算法,通过图像预分割算法将输入图像分割出若干个子图像,再通过图像分类将子图像按一定规律进行合并,并根据不同合并区域的特点设置不同的Kirsch算子的阈值,最后使用基于滞后阈值法对晶界提取图像进行优化。该方法解决了单阈值产生的各类问题并取得良好的效果,为后续金相组织评级奠定了基础。4.晶界提取质量评价体系研究及讨论。提出了基于FD算法的晶界提取质量自动评价体系,选用了经典质量参数、基于纹理特征的质量参数和基于图像区域特性的质量参数作为评级标准,运用了FD法为各个质量参数赋予权重,并通过实验分析确定晶界提取质量的评价分数区间,使基于机器视觉的45钢金相组织晶界提取方法的可靠性有所保证。本文针对45钢金相组织图像所提出的预处理算法、基于Kirsch算子的自适应多阈值算法以及基于FD算法的晶界提取评价体系均取得较好的效果,这些算法不仅能为基于机器视觉的45钢金相定量智能分析系统打下良好的基础,更能提升我国高效高精度金相检测水平。
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