ВИРІШЕННЯ ПИТАННЯ ТРИВАЛОСТІ ОБРОБКИ ДАНИХ У ЗАДАЧАХ МЕТАЛОЗНАВСТВА
31.10.2022 12:43
[3. Технические науки]
Автор: Штофель Ольга Олександрівна, кандидат технічних наук, н.с., ст. викладач, Інститут електрозварювання ім.Є.О.Патона НАН України, Київ, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ; Короленко Данило Юрійович, магістрант фізико-математичного факультету, Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського», Київ; Головко Віктор Володимирович, доктор технічних наук, с.н.с., завідувач відділу, Інститут електрозварювання ім. Є.О. Патона НАН України, Київ
Металографічні та фрактографічні зображення - це зображення внутрішньоїмікроструктури поверхні вирізаного чи зламаного елементу металоконструкції.Внутрішня мікроструктура тісно пов’язана з її фізико-механічними властивостями.Кількісний аналіз складових мікроструктури дає можливість моніторити стандеградації матеріалів та забезпечувати їх безпечну експлуатацію. Розроблення інформаційної технології, яказабезпечить підвищення рівня автоматизації, точності та швидкодії аналізу металографічних та фрактографічних зображень для оцінки технічного стануматеріалів відповідальних промислових об’єктів шляхом побудови нових методівкількісного оцінювання геометрії та розподілу елементів їх мікроструктури є актуальною проблемою.
Мета роботи полягала у вирішенні питання ефективності виконання обчислювальних робіт у проблемах металографічного аналізу, зокрема у визначенні розподілу включень на зразку металу.
Як ми знаємо, металографічні дослідження є комплексом заходів,що спрямовані на вивчення макроструктури та мікроструктури металів, проте вони достатньо трудомісткі. Дослідження ефективно впродовж багатьох років допомагають визначити закономірності формування структури, встановлення залежностей впливу структури на механічні та фізико-механічні властивості.Неметалеві включення є невід’ємною складовою більшості промислових металів та сплавів. Контроль їх впливу на структуру і механічні властивості металів потребує аналізу складу та вмісту неметалевих включень в металі. Відповідно до існуючої практики металографічних досліджень цей процес може займати велику кількість часу, що і наштовхнуло авторів до пошуку ефективних методів вирішення певних задач. Зокрема, задача, яка розглядатиметься далі, полягає у аналізі даних отриманих за допомогою електронної мікроскопії.
Задача: Розпізнати на зображенні включення і розрахувати відстань між ними.
Розв’язок даної задач полягав у аналізі пікселів, які є на зображенні і складається із трьох кроків. Аналізуємо фотографію зображення включень на зразку - електронно-мікроскопічне зображення зразка металу деякої сталі при збільшені у 600 (рис.1а). Обробляємо зображення та запускаємо програму, написану на Phyton, що обробляє зображення і переводить у бінарне.
Рис. 1. Програмний пошук включені на зразку: а. вихідне зображення; б. контрастне зображення; в. бінарне виділення включень.
Крок 1.Попередньо контрастне зображення з рис. 1б зберігаємо у відповідну вихідну теку «kpi» у форматі картинки і запускаємо програму обробки:
Приклади результату наведений на рис.1в, де1 це білі пікселі, а 0 - це чорні.
Крок 2.Наступним кроком йде програма, що знаходить координати х та у для центру кожного включення, а також загальну кількість пікселів у цьому включенні, або інакше кажучи площу включення.
Необхідно звернути увагу на те, що для даних програм не важливі розмір зображення, якість зображення, тип вихідного файлу. Програма бінарізує будь яке зображення і працює із знайденими даними. Для мінімізації похибки, звичайно треба висувати вимоги до зображення, адже при поганій якості вихідного, програма відкине все що не проаналізувала білим або чорним.
Наступна частина у цій програмі полягає у пошуку кількості пікселів у включені, яку вважаємо площею даного включення. Особлива увага має приділятися тому, що розрахунок відбувається у пікселях, і відповіно, необхідно для подальшої роботи переводити у мкм.
У табл.1 наведено частину отриманих даних: кількість пікселів у включені або площа включення, координати геометричного центру Х та У
Таблиця 1.
Крок 3. Для підрахунку відстані між включеннями використовуємо наступну програму використовуючи данні 'output.txt' з минулої програми.
Частина прикладу виводу інформації у табл. 2, де маємо набір відстаней від одного обраного включення (під №1) до всіх інших, які розташовуються на зображені.
Таблиця 2. Відстань по координатах від включення №1 до інших №2 - №11.
Висновок. Отриманий експрес метод пошуку включень на зображені, обрахунку відстані між включеннями та підрахунок площі включень. Дані програми потребують подальшого доопрацювання, проте крок до мінімізації часу на обрахунок виконано успішно.
Література:
1. Штофель О.О. Застосування методу фрактального аналізу до вивчення структури металу // Науково-технічний журнал «Металознавство та обробка металів». – 2019. № 3. – С. 40-46. http://momjournal.com.ua/en/2019_3_5
2. Штофель О.О., Головко В.В., Чижська Т.Г. Застосування фрактального та металографічного аналізів для оцінки якості металу зварних швів // Автоматичне зварювання. – 2021. – № 5. – С. 70-74. https://doi.org/10.37434/as2021.05.11
3. Shtofel O., Holovko V., Chyzhska T. Фрактальний та металографічний аналізи як інноватика у забезпеченні якості металевої продукції. Innovative «ApproachestoEnsuringtheQualityofEducation, ScientificResearchandTechnologicalProcesses» / Publisher: Polska : PublishingHouseofUniversityofTechnology, Katowice, 2021. – рр. 1013-1018. ISBN 978 – 83 – 957298 – 6 – 7.