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金相顯微鏡的圖像預處理方法介紹

發布人:發布時間:2020/4/10

  金相分析是對金屬進行研究和性能測試的重要手段,和汽車零件清潔度檢測,汽車鑄件孔隙率檢測一樣都需要金相顯微鏡來完成工作。在顯微鏡下觀察,絕大多數的金屬材料是由許多細小的晶粒組成,晶粒與晶粒之間由晶界分隔開,由于金屬中的晶粒個體大小各異,而晶粒個體通常不能決定金屬的性能,分析某粒晶粒的大小因而沒有特別意義,晶粒度往往表征的是晶粒的平均尺寸。
  而傳統的材料學理論認為,晶粒細小材料的常規力學性能如韌性、拉伸強度、塑性等均相對較好;晶粒的尺寸還會影響金屬的疲勞強度。所以在金屬性能分析中,晶粒尺寸的估算顯得十分重要。
  由于金相顯微鏡的原始圖像往往存在噪聲,晶粒與晶界間大多數情況下不是很清晰,不利于計算機分析,因此,在計算機自動分析前需要進行適當的預處理。
  在平面圖像中,晶粒的晶粒度有時由其面積來表征。晶粒的面積定義為:在數字圖像中,晶粒的面積就是其所占的像素數。

  單個晶粒的面積沒有實際意義,但一定區域中晶粒的平均面積卻可以用來反映金相的晶粒度。其晶粒的平均面積可以用下式來粗略估算:ASG=(S-PB)/N,其中ASG代表晶粒的平均面積,S為圖像的大小,PB為晶界所占的總像素,N為圖像中晶粒的顆數,S=128×128,N=85,PB可由晶界跟蹤算法統計獲得,其值為1862,故ASG=170.8個像素。

  圖像邊界處的許多晶粒是不完整的,將它們計入統計數據中是不精確的,往往會造成平均面積變小,因此,為了克服這一缺點,更精確的統計方法是剔除不完整的晶粒,然后求出完整晶粒面積的平均值。
  那么如何剔除不完整晶粒呢?圖像向四周各擴展一個白像素點,使圖像邊界處的不完整晶粒成為一個連通的整體,然后將其填充為黑色。由于白色的封閉區域是晶粒,因此被填充為黑色的不完整晶粒就會不被統計。
  以上就是小編今天為大家帶來的全部內容了,希望能夠對您更多的了解到金相顯微鏡這一產品。
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