bsuirДоклады БГУИРDoklady BGUIR1729-76482708-0382БГУИР10.35596/1729-7648-2012-19-4-70-79bsuir-3110Research ArticleЭЛЕКТРОНИКА, РАДИОФИЗИКА, РАДИОТЕХНИКА, ИНФОРМАТИКАELECTRONICS, RADIOPHYSICS, RADIOENGINEERING, INFORMATICSОбработка и анализ изображений микроструктуры металлов для определения балла зернаProcessing and analysis of images of microstructure metals for determining the grain pointБогушР. П.BohushR. P.

Богуш Рихард Петрович, к.т.н., доцент, заведующий кафедрой вычислительных систем и сетей

211440, Республика Беларусь, Витебская обл., г. Новополоцк, ул. Блохина, 29тел. +375-214-42-30-31

Bohush Rykhard Petrovich, PhD, Associate professor, Head of Computer Systems and Networks Department

211440, Republic of Belarus, Vitebsk region, Novopolotsk, Blokhina str., 29tel. +375-214-42-30-31

r.bogush@psu.byАдамовскийЕ. Р.AdamouskyY. R.

аспирант кафедры вычислительных систем и сетей 

г. Новополоцк

Yagor R. Adamousky, Postgraduate student of Computer Systems and Networks Department

Novopolotsk

ДенисёнокС. Ф.DenisenakS. F.

начальник испытательно-исследовательского центра 

г. Новополоцк

Siargey F. Denisenak, Head of Test and Research Center

Novopolotsk

Полоцкий государственный университетPolotsk State University2021010720211947079Copyright © Богуш Р.П., Адамовский Е.Р., Денисёнок С.Ф., 20212021Богуш Р.П., Адамовский Е.Р., Денисёнок С.Ф.Bohush R.P., Adamousky Y.R., Denisenak S.F.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://doklady.bsuir.by/jour/article/view/3110

Представлено алгоритмическое обеспечение для предварительной обработки и дальнейшего анализа изображений микроструктуры металлов, реализующее металлографические методы: сравнение с эталонными шкалами; подсчет зерен на микрошлифе, который используется только для равноосных зерен; подсчет пересечения границ зерен, свободный от данного ограничения; измерения хорд. В качестве исходных данных может использоваться заданное количество цифровых изображений шлифа. Предварительная обработка применяется для удаления шума, выравнивания яркости, улучшения контраста с использованием алгоритма адаптивной эквализации гистограммы с ограничением контрастности, который позволяет улучшить результативность дальнейшего анализа. Далее выполняется сегментация зерен. Для этого используется комбинация методов адаптивной бинаризации, дистанционного преобразования и водораздела. Предусмотрена фильтрация бинарных изображений на основе операций математической морфологии. Для определения границ зерен используется контурный анализ. Представлены результаты исследований, которые проведены на изображениях эталонных шкал, отображающих весь диапазон размеров зерен, и на реальных изображениях микрошлифов. Эксперименты подтвердили высокую результативность работы алгоритмического обеспечения. На основе предложенных алгоритмов разработано программное обеспечение, которое имеет следующие основные функциональные возможности: калибровка для возможности получения реальных размеров зерен; предварительная обработка изображений в автоматическом или ручном режимах; анализ для определения балла зерна; сохранение результатов в виде отчета в формате jpg. Пакетная обработка предоставляет возможность загрузки последовательности изображений для обработки однотипным алгоритмом.

An algorithmic support for metallographic images preprocessing and analysis is presented. The software product implements metallographic methods for the grain size determination by comparison of rating scales, counting beans, calculation of grain boundaries intersections for equiaxed and elongated grains, measuring a chords length. Multiple digital images can be used as initial data. Pre-processing is used to remove noise, sharpen and improve contrast using Adaptive Contrast-Limiting Histogram Equalization (CLAHE). The next step is grain segmentation. A combination of distance transform and adaptive watershed binarization is used. Binary images filtration based on the operations of mathematical morphology is provided. Contour analysis is used to determine grain boundaries. The study’s results of the entire rating scales and on the real metallographic images are presented. High efficiency of an algorithmic support is confirmed by the experiments. The software implementation has the following main features: the ability to calibrate the actual grain size, automatic or manual image preprocessing, grain size analysis with saving the results as a report in jpg format. Batch processing provides the ability to download images for processing with the same type of algorithm.

цифровая обработка изображенийсегментация частицавтоматический анализ структурdigital image processingparticle segmentationautomatic analysis of structuresReferencesАнисович А.Г. Современная металлография – основа литейного материаловедения. Литье и металлургия. 2019;3:99-108. DOI:10.21122/1683-6065-2019-2-99-108.Anisovich A.G. [Modern metallography – the basis of foundry material science]. Litiyo i Metallurgiya (Foundry production and metallurgy). 2019;(2):99-108. (In Russ.). DOI:10.21122/1683-6065-2019-2-99-108.Чичко А.Н., Сачек О.А., Лихоузов С.Г., Соболев, В.Ф., Веденеев, А.В. Алгоритм и программное обеспечение для обработки изображений микроструктур перлитных сталей. Известия Национальной академии наук Беларуси. Серия физико-технических наук. 2010;3:14–21.Сніснко А.N., Sachek О.A., Likhouzov S.G., Sobolev W.F., Wedeneev A.W. [Algorithm and software for processing of images of pearlitic steels microstructures]. Proceedings of the National Academy of Sciences of Belarus. Physical-Technical Series. 2010;3:14-21. (In Russ.)Анисович А.Г., Румянцева И.Н., Бислюк Л.В. Определение балла зерна стали компьютерными методами. Литье и металлургия. 2010;3(57):100-104. DOI: 10.21122/1683-6065-2010-3-100-104.Anisovich A.G., Rumyantseva I.N., Bisluk L.V. [Determination of steel grain grade by computer methods]. Litiyo i Metallurgiya (Foundry production and metallurgy). 2010;(3):100-104. (In Russ.). DOI: 10.21122/1683-6065-2010-3-100-104.Шарыбин С.И. Столбов В.Ю., Гитман М.Б., Барышников М.П. Разработка интеллектуальной системы распознавания сложных микроструктур на шлифах металлов и сплавов. Нейрокомпьютеры, разработка, применение. 2014;12:50-56.Sharybin S.I., Stolbov V.Yu., Gitman M.B., Baryshnikov M.P. [Developing of an intellectual system of complex microstructures analysis and classification on thin metal sections]. Neurocomputers. 2014;12:50-56.Стародубов Д.Н. Алгоритмы предварительной обработки изображений микроструктур. Алгоритмы, методы и системы обработки данных.2010;15:179-185.Starodubov D.N. [Algoritmy predvaritel'noy obrabotki izobrazheniy mikrostruktur]. Algoritmy, metody i sistemy obrabotki dannykh. 2010;15:179-185. (In Russ.)Сивкова Т., Губарев С., Каменин И. Автоматизированный анализ микроструктуры материалов. Анализ изображений с наличием дефектов пробоподготовки. Труды международной конференции по компьютерной графике и зрению «ГРАФИКОН2020». 2020; 1:15-26. DOI: 10.51130/graphicon-2020-1-15-26.Sivkova T., Gubarev S., Kamenin I. [Avtomatizirovannyy analiz mikrostruktury materialov. Analiz izobrazheniy s nalichiyem defektov probopodgotovki]. Processing of International Conference on Computer Graphics and Vision "GraphiCon 2020". 2019;29:255-259. (In Russ.). DOI: 10.51130/graphicon-2020-1-15-26.Чичко А.Н., Сачек О.А., Ганжа В.А., Гашникова О.П. Алгоритмы для автоматизации обработки изображений макро- и микроструктуры сплавов. Литье и металлургия. 2008;1(45):79-84.Chichko A.N., Sachek O.A., Ganzha V.A., Gashnikova O.P. [Algoritmy dlya avtomatizatsii obrabotki izobrazheniy makro- i mikrostruktury splavov]. Lit'ye i metallurgiya. 2008;1(45):79-84. (In Russ.)Pizer S. M., Amburn E. P., Austin J. D., Cromartie R., Geselowitz A., Greer T., Romeny B.H., Zimmerma J. B., Zuiderveld K. Adaptive Histogram Equalization and Its Variations. Computer Vision, Graphics, and Image Processing. 1987;39(3):355-368.Pizer S.M., Amburn E.P., Austin J.D., Cromartie R., Geselowitz A., Greer T., Romeny B.H., Zimmerma J.B., Zuiderveld K. Adaptive Histogram Equalization and Its Variations. Computer Vision, Graphics, and Image Processing. 1987;39(3):355-368.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.