基于图像处理技术的12Cr1MoV钢金相组织分析研究

摘要

传统的12Cr1MoV钢金相组织分析大都采用定性和半定量的方法，其分析结果会受到人为主观因素的影响，结果的一致性和重现性较差。将数字图像处理技术引入12Cr1MoV钢金相组织分析中，对相关的图像处理算法进行了研究和改进，采用了定量计算的金相分析方法对珠光体球化进行了评级。
　　按照相关标准的要求，经过取样、磨制、抛光、浸蚀等工序制备了金相试样。利用计算机和金相显微镜对试样进行观察并采集金相图像。为了提高金相分析的精度，针对12Cr1MoV钢显微组织图像的特点，研究和改进了相关图像处理算法，并对金相组织图像进行处理，具体研究内容如下：
　　（1）通过图像处理技术对12Cr1MoV钢金相组织图像进行预处理，利用同态滤波原理对增强图像时出现的亮度不均匀现象进行了校正。使用改进的自适应多级中值滤波器对图像进行降噪处理，在有效去除图像中噪声的同时更多的保留了图像中的细节信息。
　　（2）利用小波分析对12Cr1MoV钢金相组织图像进行图像降噪、图像增强、图像分割处理。在小波分割软硬阈值折中法的基础上改进了阈值函数，均衡了软、硬阈值函数的特点，改变了对非重要系数的处理方式，改善了降噪效果。
　　（3）使用图像分割算法对图像进行了分割，在基于二维直方图的改进Otsu阈值分割方法中引入类内离散度的计算，使分割结果不仅在类间的方差最大，而且使类内的内聚性最好，实现最优分割。
　　（4）结合二维直方图和模糊聚类分割算法的特点，提出了将改进的自适应遗传算法与基于二维统计信息的FCM算法相结合的图像分割方法，增加了遗传算法中种群的多样性，进一步改善了分割效果。
　　（5）对12Cr1MoV钢珠光体区域进行了标号，计算出各个区域的面积、周长、形状因子、伸长度、重心、离心率等特征参数。对珠光体球化评级中所用的标准图谱进行了特征参数的定量计算，通过实验确定出珠光体区域的面积百分数、平均形状因子、平均离心率三个特征参数作为评级参数，并通过实验对其评级的准确性进行了验证。
　　（6）对所采用的图像处理算法和金相组织分析方法进行了软件系统集成。

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插图和附表清单

1 引言

1.1 课题研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 目前存在的问题

1.4 研究内容及目标

1.5 小结

2 金相图像的采集

2.1 金相试样的制备

2.2 金相图像的采集

2.3 金相图像的标定

2.4 小结

3 图像的预处理

3.1 图像的转换

3.2 图像的增强

3.3 小结

4 基于小波理论的图像预处理

4.1 小波分析基本原理

4.2 基于小波变换的图像去噪处理

4.3 基于小波变换的图像增强

4.4 小结

5 图像分割

5.1 基于区域的图像分割方法

5.2 基于直方图小波变换的图像分割

5.3 基于数学形态学的分割方法

5.4 基于模糊聚类分析的图像分割

5.5 基于遗传算法的图像分割

5.6 本文提出的分割方法

5.7 边缘的检测

5.8 小结

6 12Cr1MoV钢金相组织分析

6.1 目标特征区域提取

6.2 区域矩特征

6.3 目标特征参数的计算

6.4 金相组织特征参数的测量

6.5 12Cr1MoV钢金相检验

6.6 软件系统集成

6.7 小结

7 结论与展望

致谢

参考文献

作 者 简 介