基于图像分析的合金微观图像信息提取算法研究

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合金的微观组织分布情况决定着其性能优劣。为调控合金微观组织以提高其性能,需要对合金的微观图像信息进行提取和分析。面对合金成分多样性产生的不同合金微观图像存在巨大差异的问题,现有的合金微观图像信息提取算法无法满足碲铜合金微观图像和白铜合金微观图像的信息提取需求。本文围绕就如何深度提取碲铜合金和白铜合金的微观图像信息开展研究,针对不同组织的合金微观图像,提出了两种微观图像信息提取算法,并对有线条信息的白铜合金微观图像展开了深入研究,通过建立耐蚀性预测模型的方式解读出其图像信息与合金性能之间的关系。主要研究内容如下:(1)基于简化的Deep Labv3+碲铜合金微观图像信息提取算法。为研究碲铜合金微观组织,提出碲相分割模型和基于连通区域的碲相面积和位置提取算法。碲相面积提取算法中,通过标记碲相区域,统计标记结果来计算碲相面积。碲相位置提取算法中,利用碲相区域的质心坐标作为碲相位置,对标记过的碲相区域横纵坐标进行质心计算得到碲相位置。实验数据为碲铜合金微观图像,图像信息提取实验的结果表明:改进后的模型消耗时间更短,模型性能更优,模型预测结果更好;碲相面积提取算法的准确率为92.8%,所提算法很好地解决碲铜合金微观图像中碲相面积和位置无法计算的问题。(2)基于卷积运算的白铜合金微观图像信息提取算法。为研究白铜合金微观组织,提出三叉角识别和角度提取算法。三叉角识别算法中,定义16种不同的卷积核,分别对图像进行卷积运算,逐像素判断卷积结果来识别三叉角。三叉角角度提取算法中,记录从三叉角交点出发的三叉角分支坐标,利用线性回归拟合三叉角的分支,在拟合后的直线上取点构建三角形,根据余弦定理求出三叉角角度。为验证白铜合金微观图像信息提取算法在实际应用中的有效性,提出基于三叉角识别和角度提取算法的耐蚀性预测模型。通过连通区域标记法、三叉角识别和三叉角角度提取算法分别计算白铜合金微观图像的最大连通长度、三叉角个数和角度分布,通过赋予不同权重结合来建立白铜合金耐蚀性预测模型。实验数据为白铜合金微观图像,图像信息提取实验的结果表明:三叉角识别和角度提取算法的准确率分别为100%和96.9%,所提算法能解决白铜合金微观图像中三叉角无法识别和角度无法计算的问题;耐蚀性预测模型准确率为81.88%,三叉角识别和角度提取算法能够在白铜合金微观组织与性能研究中提供有效手段。基于图像分析的合金微观图像信息提取算法解决了合金微观组织研究中图像的信息无法提取的问题,尤其针对碲铜合金和白铜合金微观图像或存在相同图像信息的其他合金微观图像。同时,算法的研究在合金微观图像与性能两者之间建立联系,为调控合金微观组织从而提高合金的性能提供有效手段。对碲铜合金和白铜合金微观图像信息提取的研究,有效验证了计算机视觉技术在合金微观图像领域中也可以发挥很好的作用,由于合金微观图像信息的特殊性,合金微观图像信息提取算法也丰富了计算机视觉的发展。
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