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金相分析中消除划痕的两种方法.pdf

金相分析中消除划痕的两种方法

袁爱问
2011-04-09 0人阅读 举报 0 0 0 暂无简介

简介:本文档为《金相分析中消除划痕的两种方法pdf》,可适用于工程科技领域

©ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouseAllrightsreservedhttp:wwwcnkinet文章编号:()金相分析中消除划痕的两种方法梁采(成都气象学院计算机系,成都)摘要:介绍了两种在金相分析中采用模式识别技术,以距离聚类和角度类消除划痕的方法,使主体更加突出,分类评级更加准确,也降低了对试样的磨制要求。关 键 词:金相分析图象处理划痕聚类中图分类号:TP      文献标识码:B 引言  非金属类杂物的分类与评级是金相分析中的一个重要组成部分。以往金相工作者都是通过显微镜对被测样本的每个视场逐个观测,对照标准图谱进行级别评定的。这给科研生产及使用单位带来很多麻烦。现在是把显微镜下的图象通过摄像机送入计算机,进行预处理,去除噪声,二值化,然后进行特征提取,把面积、周长、长度、形态因子、重心坐标等参数提取出来,根据总体聚类情况进行全局识别,最后输出评级结果。但在夹杂样本的磨制过程中,由于打磨剂不均,磨制技术等原因,使得试样上留下划痕。而划痕的出现势必会影响我们的判断。虽然在显微镜中,操作人员通过长期的实践,较容易地区分夹杂和划痕。而在自动分析处理系统中,摄入的图象进行二值化后,划痕上的点并非连成一条光滑的直线,因为划痕上的灰度并不是完全一致的。由于这些划痕上既有断断续续的点,也有断断续续的线,而这些线在形状,灰度等特征方面又与夹杂物中的硫化物相似,如图所示。所以,我们在进行夹杂物的分类和评级前首先要去掉划痕。图 含有划痕的夹杂物图收稿日期:修订日期:SUMNoNo成 都 气 象 学 院 学 报JOURNALOFCHENGDUINSTITUTEOFMETEOROLOGYVolNoDec©ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouseAllrightsreservedhttp:wwwcnkinet 人工介入消除划痕  利用人脑的模式识别能力对划痕进行识别,然后用鼠标在图象显示器上将划痕的两端(x,y),(x,y)标出,以这两点作直线方程: AxByC=() A=(yy)õRWL  B=xx  C=xAyBõRWLRWL为校正系数,即屏幕上垂直方向点间距离与水平方向点间距离之比。再将视场中所有物体两端点到该直线的距离小于某一给定的距离门限dL时,则认为该物体是划痕上的线段,消去,反之则保留。即所有满足式()的物体都去掉,划痕也就去掉了。 d=ûAõLN()BõLN()õRWLCûAB≤dLd=ûAõLN()BõLN()õRWLCûAB≤dL()LN(),LN(),LN(),LN()为物体两端点的坐标。这里我们要求两端点到直线的距离都满足式()是为了避免把一些与划痕交叉的硫化物去掉,如图所示,若只用重心点W来考虑,则硫化物ab的重心W到划痕所形成的直线cd的距离满足式(),将它去掉,则造成错误。所以,我们以两端点到直线的距离来判断,则使错误率大大降低。还有一种方法就是用鼠标直接抹去划痕,但这样去掉划痕的工作量较大。图 划痕与硫化物的交叉图 距离聚类法消除划痕  当不要人工介入,就能自动去掉划痕时,需要采取一些特殊措施。一般来说,划痕是比较直的线,常常贯穿整个视场,划痕基线上的点或线相距较近,因此,我们采用以下步骤来去掉划痕。参考图。图 划痕图             图 长为,宽为的划痕图第期       梁采:金相分析中消除划痕的两种方法©ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouseAllrightsreservedhttp:wwwcnkinet()首先在求得视场中各物体的特征参数后,对每一物体进行扫描,当某物体的长度大于且PL(×周长ö长度)小于时,说明该物体是一个比较直的长条,形成最初的线段ab,过这个物体的两端点作直线方程,即式()。()求视场中其它物体两端点到()式所定直线的距离。当两端点到直线的距离均小于dL时,则判断该物体所形成的线段cd与原线段ab间的距离bc是否小于dL(划痕间断的最大门限)。若满足,则将新的直线段ad代替原直线段ab。()如此继续扫描,重复步骤(),直到将视场中所有的物体都判断完。()将最后得到的直线段AB进行判断,看它是否构成划痕,即判断AB线段是否满足下列条件之一,若满足其中一条,即为划痕。①当AB长度>dL(dL为划痕的最小长度),则AB是划痕。②当AB中有某一线段的长度>ödL,且PL<,则AB是划痕。③设线段间距离小于dLö的次数为N,线段间距离大于dLö的次数为N,当N>N时,则AB是划痕。④设直线上长度小于的短线条数为N,当N>且N>N时,则AB是划痕。另外,我们要特别讨论的一点是有关直线()方程式的建立,由于直线并不是由单象素组成,所以由线段构成的直线方程有一定的偏差需要不断地修正。我们在每加入一新的线段时只要新线段两端点到原直线的距离小于ödL时,则以新形成的直线段ad的两端点的坐标按式()求得新的A,B,C。使直线方程的参数能够比较准确地反映直线的斜率和位置。使一根划痕能够完整地消除。()重复步骤(),(),(),()将视场中所有的划痕消除。 用角度聚类法消除划痕  这种方法是基于二值化图象中划痕总是由一些间断的线段或小点组成的,处于某一划痕上的所有的线段的方向总是比较一致的,当然由于噪声和线段具有一定宽度的影响,使其方向不可能达到完全相同。但在一定的范围内,它们的方向是基本一致的,且线段上的点到划痕的中心线的距离很小。而硫化物的条状形长条所形成的直线带上与其方向一致的其它硫化物较少,硫化物间的距离较大。划痕上的线段一般很直,其周长长度PL值小硫化物一般不太直,PL值相对大些。所以我们可以用比较直的线段按角度进行聚类,找出划痕所在的位置,再消除划痕。其步骤如下:()将二值化图象中所有满足: PL< 且长度LEN>()的长条形物体找出来,并求出以这些长条形物体的两端点作直线方程的直线的倾角: Α=arctg(LN()LN()LN()LN())LN(),LN(),LN(),LN()为两端点的坐标,将Α赋给ALIN(i) ALIN(i)=Α  i=,,⋯,LMLM为所有满足条件()的线条的个数。()选择一ALIN(i)作倾角的直线段作基线,将该聚类中样本数NUM加,并求出角度成 都 气 象 学 院 学 报         第卷©ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouseAllrightsreservedhttp:wwwcnkinet和As=ALIN(i),x方向的坐标和xs=x,y方向的坐标和ys=y,该基线的角度A=As过线段的重心点(x,y)作直线方程: y=Kõ(xx)yõRWL()其中K=tgA,RWL为比例系数。()选择另一ALIN(j)作倾角的直线段,若满足 ûALIN(i)ALIN(j)û≤°()则进行第()步,否则进行第()步。()判断倾角为ALIN(j)的直线段两端点到基线的距离d是否满足 d=ûkõxyõRWLkxyõRWLûk≤()若两端点到直线的距离都满足上式,则进行第()步,否则进行第()步。()对基线进行修正: NUM←NUM As←AsALIN(j), A←AsNUM() xs←xsx′, ys←ysy′ x←xsNUM, y←ysNUM(x′,y′)为倾角ALIN(j)的直线的重心点。由此,得到新的基线方程: y=k(xx)yõRWL  k=tgA()j加,对下一直线段重复步骤(),直到所有满足式()的线段在该基线上聚类完毕。()i加,重复步骤(),直至所有满足式()的线段都聚类完毕,形成LL个类别。()对形成的LL个类别,判断其中的线段数,若某一类中满足式()的线段数大于等于,则认为该类是划痕。()将所有划痕周围端点到直线的距离d≤dL的小点或小短线去掉,这样就将划痕消除了。在式()中取两条线的夹角≤°是基于这样的考虑,参照图,若线段长,宽,端点取在a、b,直线段的倾角误差: e=°arctg(ö)≈°考虑到左右偏差,所以取倾角差为°。上面这种方法划痕效果较好。为了更准确地找出划痕的中心线的方向,在上面的第()步中对基线进行修正时,我们以线段长度作为加权因子,因划痕上较长的线段更能准确地反映划痕的方向,即在第()步中进行类内的长度求和: LENS←LENSLEN(j)其中,LEN(j)为满足()式的第j条线段的长度。再进行角度和重心校正: As←AsLEN(j)õALIN(j)  A←AsLENS xs←xsLEN(j)õx′, ys=LEN(j)õy′ x←xsLENS, y←ysLENS第期       梁采:金相分析中消除划痕的两种方法©ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouseAllrightsreservedhttp:wwwcnkinet这样得到的划痕的基线方向就更加准确。图 除去划痕后的夹杂物图 结论  对试样采用距离聚类和角度聚类的方法消除划痕在定量金相分析中起到了很好的效果。图是去除划痕后的夹杂物图象,与图比较,划痕被去除后,留下的夹杂物主体更加突出了,从而,使夹杂物的分类评级工作更加容易和准确,对试样的磨制要求也降低了。所以,采用距离聚类和角度聚类的方法去划痕是完全切实可行的。参考文献: 秦国友定量金相M成都:四川科技出版社, 吴维聪计算机图象处理M上海:上海科技出版社, 周冠雄计算机模式识别M武汉:华中工学院出版社,TwomethodsofremovingscratchesinmetallographanalysisLIANGCai(DeptofComputer,ChengduInstituteofMeteorology,Chengdu,China)Abstract:TwomethodsofremovingscratchbyclusteringindistanceandanglewithtechniqueofpatternrecognitioninmetallographanalysisaredescribedThemainpartisbulgedevidentlyTheclassificationandgradationbecomemucheasierandmoreaccurateThereforethepolishingrequirementforasampleisloweredKeywords:metallographanalysisimageprocessingscratchesclustering成 都 气 象 学 院 学 报         第卷

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