钢材韧窝图像深度均匀度的自动测量、分类方法及其系统

摘要

本发明属于钢铁材料的断裂失效分析领域的钢材韧窝图像深度均匀度的自动测量、分类方法及系统，首先图像采集装置获取钢材待测韧窝原始图像，图片预处理模块对原始图像进行中值滤波去噪、二值分割、韧窝缺陷边界修复；自动测量模块对预处理后的图像进行区域标定，获得待测韧窝图像，提取所得待测韧窝图像的韧窝灰度参数，采用基于韧窝图像灰度极值以及灰度-深度映射关系的韧窝深度均匀度特征参数及其计算方法得出待测韧窝心部灰度的均匀度；自动分类模块对韧窝深度均匀度按最佳阀值进行自动分类；填补了过去人工模式无法处理的钢材韧窝深度分布均匀度的测量、分类工作的空白，钢材韧窝图像的表征精度高达±0.001μm，为目前钢材韧窝分析中的最高表征精度。

主权项

钢材韧窝图像深度均匀度的自动测量、分类方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、原始图像的获取：通过图像采集装置获取钢材待测韧窝原始图像；S2、中值滤波去噪：将钢材待测韧窝原始图像进行中值滤波去噪；S3、二值分割：对经中值滤波去噪后的目标图像采用局部自适应阈值分割算法进行二值分割，即采用多区域划分的自适应阈值分割法对图像进行二值分割，对图像按坐标分块，对每一子块分别选取最佳阈值进行分割，得到韧窝二值图像；S4、韧窝缺陷边界修复：对韧窝二值图像采用淬熄函数法控制的极限腐蚀、逐层膨胀法修复韧窝缺陷边界；S5、区域标定：对所述步骤S4处理后的韧窝二值图像进行像素点扫描，并进行区域标定，获得待测韧窝图像；S6、自动测量：提取所得待测韧窝图像的韧窝灰度参数，即韧窝图像中各韧窝区域中的灰度极值g_i，并得到其分布；所述灰度极值g_i为各韧窝心部灰度最小值；采用基于韧窝图像灰度极值以及灰度‑深度映射关系的韧窝深度均匀度特征参数及其计算方法得出待测韧窝心部灰度的均匀度，将其定义为韧窝当量深度均匀度DDE，灰度极值g_i定义为韧窝当量深度；S7、自动分类：对所述韧窝当量深度均匀度DDE按最佳阀值进行自动分类。