НЕКОТОРЫЕ ПРАКТИЧЕСКИЕ СООБРАЖЕНИЯ, СВЯЗАННЫЕ С КОМПЬЮТЕРНЫМИ ПРОЦЕДУРАМИ ОБРАБОТКИ ИЗОБРАЖЕНИЙ В МАТЕРИАЛОВЕДЕНИИ

  • Александр Викторович Кудря Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»
  • Элина Александровна Соколовская Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»
  • Виталий Юрьевич Пережогин Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»
  • Нго Нгок Ха Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»
Ключевые слова: морфология структур, травление, фильтрация шумов, коэффициенты эксцесса и асимметрии, площадь поля зрения, цифровое изображение, изображения структур и изломов, изображение полосчатости в микроструктуре, процедуры обработки изображений

Аннотация

Традиционный подход к ранжировке структур и изломов – сопоставление с эталонами (картинками) – не позволяет объективно описать существующее разнообразие их геометрии, обеспечить прямое сопоставление морфологии структур и изломов для выявления критических параметров структур, определяющих различие в их сопротивляемости разрушению. Формализация подходов к описанию цифровых изображений структур и изломов осложнена, в частности, из-за различий в механизмах разрушения номинально однотипных структур, отличающихся геометрией строения отдельных ее элементов и их конфигурацией в целом; вытекающими отсюда отличиями в метрологическом обеспечении процедур обработки изображений. Обычно подразумевается, что это обеспечивается в рамках используемых специализированных программных продуктов по умолчанию, но на практике не всегда уделяется необходимое внимание сопоставлению альтернативных вариантов процедур обработки изображений с целью выбора оптимального.

В этой связи в работе рассмотрены некоторые аспекты получения цифровых изображений структур и изломов, их обработки, обеспечивающих получение воспроизводимых и сопоставимых результатов, несущих содержательную информацию об их морфологии. В частности, оценены роль продолжительности травления, выбор оптимального увеличения микроскопа (в диапазоне величин, сопоставимых по своим возможностям для решения конкретной задачи), процедуры удаления шумов. Обсуждены подходы к выбору эффективных алгоритмов обработки изображений, например, при переходе от балльных оценок структур к измерению геометрии их строения (с учетом представлений о статистической природе строения структур и изломов, масштабов измерения). Оценены эффективность использования классической и непараметрической статистик при сравнении результатов измерений геометрии структур и изломов, возможность классификации «размытых» изображений микроструктур на основе Фурье-преобразования.

На основе полученных результатов уточнены некоторые процедуры обработки изображений структур и изломов и показано, что использование статистических характеристик изображений структур и изломов позволяет более объективно ранжировать структуры по геометрии их строения.

Биографии авторов

Александр Викторович Кудря, Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»

доктор технических наук, профессор кафедры металловедения и физики прочности

Элина Александровна Соколовская , Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»

кандидат технических наук, доцент кафедры металловедения и физики прочности

Виталий Юрьевич Пережогин, Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»

аспирант кафедры металловедения и физики прочности

Нго Нгок Ха, Национальный исследовательский технологический университет «МИСиС»

аспирант кафедры металловедения и физики прочности

Литература

1. Штремель М.А. Прочность сплавов. Ч. 2. Деформация. М.: МИСиС. 1997. 527 с.
2. Штремель М.А. Разрушение. Кн. 2. Разрушение структур. М.: МИСиС, 2015. 976 с.
3. Соколовская Э.А. О воспроизводимости результатов измерений структур и изломов с использованием компьютеризированных процедур // Вопросы материаловедения. 2013. № 4. С. 143–153.
4. Михайлович А.П., Сивкова Т.А., Кадушников Р.М., Сомина С.В. Металлографический анализ: история и перспективы развития // Мир измерений. 2014. № 2. С. 3–9.
5. Колпишон Э.Ю., Дурынин В.А., Казаков А.А., Житенев А.И., Титова Т.И., Малыхина О.Ю. Металлографический контроль заготовок ответственных изделий энергомашиностроения и автоматизация методов исследования микроструктуры // Тяжелое машиностроение. 2016. № 11-12. С. 2–8.
6. Яценко Р.В., Терновой Ю.Ф., Яценко М.Ю. Использование современных средств количественной металлографии // Металлургическая и горнорудная промышленность. 2012. № 1. С. 59–64.
7. Duval L., Moreaud M., Couprie C., Jeulin D., Talbot H., Angulo J. Image processing for materials characterization: issues, challenges and opportunities // IEEE International Conference on Image Processing (ICIP). Paris, 2014. P. 4862–4866.
8. Кудря А.В., Соколовская Э.А., Траченко В.А., Скородумов С.В., Папина К.Б., Мишнев П.А., Палигин Р.Б., Балашов С.А., Огольцов А.А. Факторы неоднородности качества листовой стали // Электрометаллургия. 2013. № 9. С. 23–33.
9. Кудря А.В., Соколовская Э.А., Ахмедова Т.Ш., Пережогин В.Ю. Информативность морфологии структур твердых сплавов для прогноза качества наплавок // Цветные металлы. 2017. № 12. С. 78–83.
10. Салтыков С.А. Стереометрическая металлография. М.: Металлургия, 1970. 376 с.
11. Анисович А.Г. Современная металлография – основа литейного материаловедения // Литье и металлургия. 2019. № 2. С. 99–108.
12. Исрафилов Х.С. Исследование методов бинаризации изображений // Вестник науки и образования. 2017. Т. 2. № 6. С. 43–50.
13. Malage A., Rege P.P., Rathod M.J. Automatic quantitative analysis of microstructure of ductile cast iron using digital image processing // Metallurgical and Materials Engineering. 2015. Vol. 21. № 3. P. 155–165.
14. Vander Voort G.F. Metallography: Principles and Practice. ASM International, 1999. 752 p.
15. Анисович А.Г. Резкость изображений в металлографии // Литье и металлургия. 2018. № 3. C. 76–81.
16. Кудря А.В., Соколовская Э.А., Пережогин В.Ю., Ахмедова Т.Ш., Васильев С.Г. Использование компьютеризированных процедур для оценки неоднородности структур твердых сплавов // Металлург. 2016. № 12. С. 77–80.
17. Казаков А.А., Житенев А.И., Салынова М.А. Оценка крупных одиночных неметаллических включений в стали с помощью статистики экстремальных значений // Черные металлы. 2018. № 11. С. 70–74.
18. Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение. М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2013. 752 с.
19. Гонсалес Р., Вудс Р., Эддинс С. Цифровая обработка изображений. М.: Техносфера, 2005. 1072 с.
20. Kazakov A.A., D. Kiselev D.V., Pakhomova O.V. Microstructural Quantification for Pipeline Steel Structure-Property Relationships // CIS Iron and Steel Review. 2012. № 1. P. 4–12.
Опубликован
2019-12-30
Выпуск
Раздел
Технические науки