Анализиране на различни метални структури с помощта на металографски микроскоп
В продължение на много години металографските изследователи описват качествено микроструктурните характеристики на металните материали чрез наблюдение с микроскоп върху полирана повърхност на металографски проби или оценяват микроструктурата, размера на зърното и неметалните свойства чрез сравняване с различни стандартни снимки. Смеси и фазови частици и др. Този метод не е много точен и има голям субективизъм при оценката. Възпроизводимостта на резултатите също е незадоволителна и всичко това се прави след полиране на металографската проба. Когато се измерва върху двуизмерна равнина на повърхността, има известна разлика между резултатите от измерването и описанието на реалната структура в триизмерното пространство. Появата на съвременната стереоология предоставя на хората наука, която екстраполира от двуизмерни изображения към триизмерно пространство, т.е. данните, измерени в двуизмерната равнина, се комбинират с теоретичната форма, размер, количество и форма на микроструктурата на триизмерно пространство на металния материал. Наука, която свързва разпространението и може да установи присъща връзка между триизмерната пространствена организация, формата, размера, количеството и разпределението на материалите и техните механични свойства, предоставяйки надеждни аналитични данни за научна оценка на материалите.
Тъй като микроструктурата и неметалните примеси в металните материали не са равномерно разпределени, измерването на който и да е параметър не може да бъде определено чрез измерване на едно или няколко зрителни полета под микроскоп. Трябва да се използват методи за изчисление, за да се определи достатъчно Само чрез извършване на много изчислителни задачи в множество зрителни полета може да се гарантира надеждността на резултатите от измерването. Ако се използват само човешки очи за визуална оценка под микроскоп, точността, последователността и възпроизводимостта са много лоши и скоростта на измерване е много бавна, а някои дори не могат да бъдат извършени поради прекомерно натоварване. Анализаторът на изображения заменя наблюдението и изчисленията с човешкото око с усъвършенствана електронна оптика и компютърна технология. Той може да извършва важни за изчисленията измервания и обработка на данни гъвкаво и точно. Освен това има висока прецизност, добра възпроизводимост и избягва третиране. Той има характеристики като влиянието на фактори върху резултатите от металографската оценка и е лесен за работа и може директно да отпечатва отчети от измерванията. По онова време се е превърнал в незаменим метод в количествения металографски анализ.
Микроскопският анализатор на изображения Olympus е мощен инструмент за количествени металографски изследвания на материали. Също така е добър помощник за ежедневни металографски проверки. Той може да избегне субективни грешки, причинени от ръчна оценка, и по този начин да избегне феномена на спорове. Въпреки че е невъзможно и ненужно да използвате анализатор на изображения всеки път при ежедневна металографска проверка, когато качеството на продукта е необичайно или нивото на металографската структура е между квалифицирано и неквалифицирано и не може да бъде оценено, можете да използвате анализатора на изображения за анализ. Той извършва количествен анализ за получаване на точни резултати и гарантиране на качеството на продукта. Прилагането на анализатори на изображения в металографския анализ разшири елементите за тестване на металографската инспекция, насърчи подобряването на нивата на тестване и също така е много полезно за подобряване на качеството на персонала за тестване.
Въведение в принципа и функцията на анализатора на изображения на микроскоп Olympus
Системата за анализатор на изображения е оптична система за изображения, съставена от металографски микроскоп и микроскопична камера. Целта му е да формира изображение на металографски образец или снимка. Металографският микроскоп може директно да извършва количествен металографски анализ на металографски проби; етапът на микроскопичната камера е подходящ за анализиране на металографски снимки, негативи и други обекти.
За да използвате компютър за съхраняване, обработка и анализ на изображения, изображенията трябва първо да бъдат дигитализирани. Рамка от изображение е съставена от разпределение, което не съответства на сивата скала. Математическият символ се използва за разкриване на j {{0}} j (x, y). Следователно, рамка от изображение може да бъде показана с помощта на m × n моментен дисплей за изтичане. Всеки елемент в момента съответства на пиксел в изображението. Стойността на aij е сивата скала на пиксела, принадлежащ към i-тия ред и j-тата колона в изображението на дисплея на изтичане. стойност. CCD камерата (Charge Coupled Device Camera) е устройство за цифровизация на изображения. Микроскопичните характеристики на металографската проба се изобразяват на CCD чрез оптичната система и CCD завършва фотоелектричното преобразуване и сканиране. След това се изважда като флаг на изображението, разширява се от разширител и се определя количествено в скала на сивото за по-късно съхранение. и след това вземете цифровото изображение. Компютърът задава прага на стойността на сивото T според обхвата на стойността на сивото на характеристиката, която трябва да бъде измерена в цифровото изображение. По отношение на който и да е пиксел в цифровото изображение, ако неговата скала на сивото е по-голяма или равна на T, неговата оригинална скала на сивото ще бъде заменена с бяло (стойност на сивата скала 255); ако е по-малко от T, оригиналната му скала на сивото ще бъде заменена с черно (стойност на скала на сивото 0). Скала на сивото може да преобразува изображението в скала на сивото в двоично изображение само с две скала на сивото: черно и бяло и след това да извърши необходимата обработка на изображението, така че изчислителната функция да може лесно да извърши броене на частици, площ и периметър на двоичното изображение. Задължения за измерване и други анализи на изображения. Ако се използва обработка на псевдоцветове, 256 нива на сивото могат да бъдат преобразувани в съответни цветове, така че детайлите с много близки нива на сивото и заобикалящите ги условия или други детайли могат лесно да бъдат идентифицирани, като по този начин се подобрява изображението и се улеснява обработката от компютри многофункционални изображения. .
