Анализ различных металлических конструкций под металлографическим микроскопом
В течение многих лет металлографы качественно описывали характеристики микроструктуры металлических материалов путем наблюдения под микроскопом на полированной поверхности металлографических образцов или оценивали микроструктуру, размер зерна и неметаллические материалы, сравнивая их с различными стандартными изображениями. Смеси и фазовые частицы и т. д., такого рода прямоугольность не высока, и в оценке много субъективизма, поэтому воспроизводимость результатов неудовлетворительна, и все они в двумерной поверхности полированного поверхности металлографического образца. При измерении на плоскости существует определенный разрыв между результатами измерений и описанием реальной ткани в трехмерном пространстве. Появление современной стереологии дает людям науку об экстраполяции двумерных изображений в трехмерное пространство, то есть данные, измеренные на двумерной плоскости, и теоретическую форму микроструктуры, размер, количество и форму металлического материала. в трехмерном пространстве. Это наука, которая связывает трехмерную пространственную структуру, форму, размер, количество и распределение материалов с их механическими функциями и предоставляет надежные аналитические данные для научной оценки материалов.
Так как микроструктура и неметаллические примеси в металлических материалах распределены неравномерно, то определение какого-либо параметра невозможно определить путем измерения одного или нескольких полей зрения под микроскопом человеческим глазом, и для определения необходимо использовать учетные методы. достаточно Только выполнение большого количества расчетных задач с большим количеством полей зрения может гарантировать надежность результатов измерения. Если предположить, что для визуальной оценки под микроскопом используются только человеческие глаза, точность, согласованность и воспроизводимость будут низкими, а скорость определения будет очень низкой, а некоторые даже не могут быть выполнены из-за большой рабочей нагрузки. Анализатор изображений заменяет наблюдение и вычисления человеческим глазом передовой электронной оптикой и электронно-вычислительными технологиями. Он может гибко и точно выполнять измерения и обработку данных с расчетным значением. Он также имеет высокую точность и хорошую воспроизводимость, избегая обработки. Влияние факторов на результаты металлографической оценки и другие характеристики, а также простота операции, и отчет об измерениях можно распечатать напрямую, что стало незаменимым средством в количественном металлографическом анализе. то время.
Анализатор изображения микроскопа является мощным инструментом для количественного металлографического исследования материалов, а также хорошим помощником для ежедневного металлографического контроля, который позволяет избежать субъективных ошибок, вызванных ручной оценкой, а затем избежать явления ерунды. Хотя невозможно и не нужно использовать анализатор изображения каждый раз при ежедневном металлографическом контроле, когда качество продукта не соответствует норме или уровень металлографической структуры находится между квалифицированным и неквалифицированным и не может быть оценен, анализатор изображения можно использовать для анализа. количественный анализ для получения точных результатов и обеспечения качества продукции. Применение анализатора изображений в металлографическом анализе расширило возможности обнаружения металлографического контроля, способствовало повышению уровня обнаружения, а также очень полезно для повышения качества персонала обнаружения.
Введение в принцип и функции анализатора изображения микроскопа
Система анализатора изображений представляет собой систему формирования оптических изображений, состоящую из металлографического микроскопа и предметного столика микроскопической камеры, и ее целью является создание изображения металлографического образца или фотографии. Металлографический микроскоп может непосредственно проводить количественный металлографический анализ металлографического образца; столик для микроскопической камеры подходит для анализа металлографических фотографий, негативов, объектов и т. д.
Чтобы хранить, обрабатывать и анализировать изображения с помощью компьютеров, изображения необходимо сначала оцифровать. Кадр изображения состоит из распределения различных уровней серого, которое отображается как j{{0}}j(x, y) в математических символах, где x и y - координаты пикселей на изображении. , а j указывает его значение серого. Таким образом, кадр изображения может отображаться с утечкой момента порядка m×n, каждый элемент в моменте соответствует пикселю изображения, а значение aij представляет собой оттенки серого пикселя, принадлежащего i-й строке. и j-й столбец в значении отображаемого изображения утечки. ПЗС-камера (камера с зарядовой связью) — это устройство для оцифровки изображений. Микроскопические особенности на металлографическом образце отображаются на ПЗС после прохождения через оптическую систему, а фотоэлектрическое преобразование и сканирование завершаются ПЗС, а затем выводятся в виде сигнала сигнала изображения, расширяются расширителем, количественно определяются в уровни серого. , и сохранить , а затем получить цифровое изображение. Компьютер устанавливает порог значения серого T в соответствии с пределом значения серого элемента, который должен быть измерен в цифровом изображении. Что касается любого пикселя в цифровом изображении, если его шкала серого больше или равна T, то замените исходную шкалу серого на белый цвет (значение шкалы серого 255); если он меньше T, замените исходные оттенки серого черным (значение оттенков серого 0). Оттенки серого могут преобразовать изображение в градациях серого в бинарное изображение, для которого нужны только две градации серого, черный и белый, а затем выполнить необходимую обработку изображения, чтобы компьютер мог удобно выполнять подсчет частиц, площадь и периметр бинарного изображения. Обязательства по анализу изображений, такие как измерение. Если используется обработка псевдоцвета, 256 уровней серого могут быть преобразованы в соответствующие цвета, так что детали с близкими уровнями серого и окружающие их условия или другие детали легко идентифицировать, тем самым улучшая изображение и облегчая компьютеру обработку многоцветных изображений. -характерные изображения.
