[发明专利]一种钢材晶粒混晶度的自动测量、精细分类方法及其系统

权利要求书

1.一种钢材晶粒混晶度的自动测量、精细分类方法，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晶粒原始图像；

S2、中值滤波去噪：将钢材待测晶粒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按坐标分块，对每一子块分别用大津法自动获得其阈值，由此获得阈值矩阵T₁，采用基于阈值矩阵滤波+插值再处理的局部自适应阈值分割算法进行分割，该算法通过对目标图像的阈值矩阵进行滤波和插值两步再处理，使之成为和原图像像素数目相等的新阈值矩阵，然后利用此新阈值矩阵完成图像分割，得到二值图像；

S4、晶粒缺失边界修复：对所述二值图像采用基于极限腐蚀的修正分水岭分割算法修复晶粒缺失边界，该算法通过对目标图像进行逐层腐蚀，直到无法腐蚀为止，从而获得被腐蚀晶粒的几何中心即晶核，对此晶核进行修正，对修正后的晶粒图像再应用分水岭分割算法还原晶界；

S5、晶粒孔洞填充：采用改进的种子填充算法填充晶粒孔洞，得到自动修复后的晶粒图像；

S6、区域标定：对所述自动修复后的晶粒图像设定标尺并对各目标晶粒进行区域标定，得到待测晶粒图像；

S7、自动测量：提取所得待测晶粒图像的几何形态特征参数，即采用无规区域面积算法测量目标晶粒的形态特征参数：晶粒面积，并利用等积圆面积算法计算得出相应的晶粒粒径；

利用晶粒混晶度特征参数即晶粒粒径计算待测钢材晶粒混晶度GME；

晶粒面积和晶粒粒径的计算方法具体为：

对二值分割后的图像模板数组进行扫描，分别计算出目标图像中灰度值为1的单个晶粒区域内的像素点总数，并根据晶粒图像的分辨率从像素单位换算为实际单位，即以像素实际面积累加计算得出单个晶粒的晶粒面积，

A_i＝X_SCALE×Y_SCALE×N_i(μm²)，i＝1,2,3,…,n

式中，A_i——单个晶粒的晶粒面积；

N_i——单个晶粒区域内的像素点总数；

n——目标图像中晶粒总数；

M——为图像的长；

N——为图像的宽；

二值图像的大小为M×N，单位为像素；

利用等积圆面积算法，由上述所得到的晶粒面积A_i计算各目标晶粒的晶粒粒径d_i，即与图像中目标晶粒轮廓面积相等的圆的直径：

di=2Ai/π;]]>

待测钢材晶粒混晶度GME的计算方法具体为：

所述晶粒混晶度GME定义为各晶粒粒径大小的标准差与各晶粒粒径大小的期望值之间的比值，计算公式如下：

GME=σdμd]]>

σd=Σi=1n(di-μd)2n-1]]>

μd=1nΣi=1ndi]]>

式中，σ_d——各晶粒粒径大小的标准差；

μ_d——各晶粒粒径大小的期望值；

上述公式修正为：

GME=|1-σdμd|]]>

由修正后的上式可知，GME值越小，表明晶粒混晶度越低，即晶粒粒径大小的均匀性越好，若无混晶现象，则晶粒混晶度GME值接近于0；反之，若晶粒粒径差异程度越大，晶粒混晶现象越严重，则GME值越大；

S8、自动分类：对所述晶粒混晶度GME按最佳阈值进行自动分类。