金属顕微鏡による各種金属組織の解析
長年にわたり、金属組織学的作業者は、金属組織学的サンプルの研磨表面の顕微鏡観察を通じて金属材料の微細構造特性を定性的に記述したり、さまざまな標準写真と比較することによって微細構造、結晶粒径、および非金属材料を評価してきました。 混合物や相粒子など、この種の角形度は高くなく、評価には主観が多く、結果の再現性は満足のいくものではなく、いずれも研磨された二次元面内にあります。金属組織サンプルの表面。 平面上で測定すると、測定結果と三次元空間における実際の組織の記述の間には一定のギャップが生じます。 現代の立体学の出現は、人々に二次元画像から三次元空間、つまり二次元平面上で測定されたデータと金属材料の理論的な微細構造の形状、サイズ、量、および形状を推定する科学を提供します。三次元空間で。 物質の三次元空間構造、形状、大きさ、量、分布と機械的機能を結び付け、物質を科学的に評価するための信頼できる解析データを提供する科学です。
金属材料中の微細構造や非金属混入物は均一に分布していないため、人間の目で顕微鏡で 1 つまたは複数の視野を測定することによってパラメータを決定することはできず、会計手法を使用して決定する必要があります。十分な測定結果の信頼性を保証するには、より多くの視野で多くの計算タスクを実行する必要があります。 顕微鏡による目視評価を前提とすると、精度、一貫性、再現性が低く、判定速度も非常に遅く、場合によっては負担が大きくて実施できないこともあります。 画像アナライザは、人間の目による観察と計算を高度な電子光学と電子コンピュータ技術に置き換えます。 計算意義のある測定やデータ処理を柔軟かつ正確に実行できます。 また、高精度で再現性が良く、金属組織評価結果などへの影響を回避できる処理を必要とせず、操作も簡単で測定レポートを直接印刷できるため、現場での定量的な金属組織解析には欠かせない手段となっています。その時。
顕微鏡画像解析装置は、材料の定量的な金属組織学的研究のための強力な機器であり、また、手作業による評価によって引き起こされる主観的なエラーを回避し、無意味な現象を回避できる日常の金属組織学的検査にも役立ちます。 日常の金属組織検査において、毎回画像解析装置を使用することは不可能であり不要ですが、製品の品質に異常がある場合や、金属組織レベルが合格と不合格の間にあって判断できない場合には、画像解析装置を使用して解析を行うことができます。正確な結果を取得し、製品の品質を保証するための定量分析。 画像解析装置の金属組織解析への適用は、金属組織検査の検出項目を拡大し、検出レベルの向上を促進するとともに、検出者の資質向上にも大きなメリットをもたらします。
顕微鏡画像解析装置の原理と機能の紹介
画像解析装置のシステムは、金属顕微鏡と顕微鏡カメラステージから構成される光学イメージングシステムであり、金属組織サンプルや写真の画像を作成することを目的としています。 金属組織顕微鏡は、金属組織サンプルに対して定量的な金属組織分析を直接実行できます。 顕微鏡カメラテーブルは、金属組織写真、ネガフィルム、物体などの分析に適しています。
コンピュータで画像を保存、処理、分析するには、まず画像をデジタル化する必要があります。 画像のフレームは、さまざまなグレー レベルの分布で構成されており、数学記号では j{{0}j(x, y) として表示されます。x と y は画像上のピクセルの座標です。 、j はそのグレー値を示します。 したがって、画像のフレームは m×n 次のモーメント漏れで表示できます。このモーメントの各要素は画像内のピクセルに対応し、aij の値は i 番目の行に属するピクセルのグレースケールになります。漏れ表示画像値の j 番目の列。 CCD カメラ (電荷結合素子カメラ) は、画像デジタル化デバイスです。 金属組織サンプル上の微細な形状は、光学系を経てCCD上に結像され、CCDにより光電変換と走査が完了し、画像信号として取り出され、エキスパンダーにより伸張され、階調値に数値化されます。 、保存され、デジタル画像を取得します。 コンピュータは、デジタル画像内で測定される特徴のグレー値限界に従ってグレー値閾値 T を設定します。 デジタル画像内の任意のピクセルに関して、そのグレースケールが T 以上の場合、元のグレースケールを白 (グレースケール値 255) に置き換えます。 T 未満の場合は、元のグレースケールを黒 (グレースケール値 0) に置き換えます。 グレースケールでは、グレースケール イメージを白と黒の 2 つのグレースケールのみを必要とするバイナリ イメージに変換し、そのイメージに対して必要な処理を実行できるため、コンピュータはバイナリ イメージに対して粒子の計数、面積、周囲長を簡単に実行できます。 計測等の画像解析義務。 疑似カラー処理を使用すると、256 階調を対応する色に変換できるため、階調が近い細部とその周囲の状況などを識別しやすくなり、画像が改善され、コンピューターによる多色処理が容易になります。 - 特徴的な画像。
