金相顯微鏡的圖像預處理方法介紹
發布人：發布時間：2020/4/10
金相分析是對金屬進行研究和性能測試的重要手段，和汽車零件清潔度檢測，汽車鑄件孔隙率檢測一樣都需要金相顯微鏡來完成工作。在顯微鏡下觀察，絕大多數的金屬材料是由許多細小的晶粒組成，晶粒與晶粒之間由晶界分隔開，由于金屬中的晶粒個體大小各異，而晶粒個體通常不能決定金屬的性能，分析某粒晶粒的大小因而沒有特別意義，晶粒度往往表征的是晶粒的平均尺寸。
而傳統的材料學理論認為，晶粒細小材料的常規力學性能如韌性、拉伸強度、塑性等均相對較好；晶粒的尺寸還會影響金屬的疲勞強度。所以在金屬性能分析中，晶粒尺寸的估算顯得十分重要。
由于
金相顯微鏡的原始圖像往往存在噪聲，晶粒與晶界間大多數情況下不是很清晰，不利于計算機分析，因此，在計算機自動分析前需要進行適當的預處理。
在平面圖像中，晶粒的晶粒度有時由其面積來表征。晶粒的面積定義為：在數字圖像中，晶粒的面積就是其所占的像素數。
單個晶粒的面積沒有實際意義，但一定區域中晶粒的平均面積卻可以用來反映金相的晶粒度。其晶粒的平均面積可以用下式來粗略估算：ASG=(S-PB)/N，其中ASG代表晶粒的平均面積，S為圖像的大小，PB為晶界所占的總像素，N為圖像中晶粒的顆數，S=128×128，N=85，PB可由晶界跟蹤算法統計獲得，其值為1862，故ASG=170.8個像素。
圖像邊界處的許多晶粒是不完整的，將它們計入統計數據中是不精確的，往往會造成平均面積變小，因此，為了克服這一缺點，更精確的統計方法是剔除不完整的晶粒，然后求出完整晶粒面積的平均值。
那么如何剔除不完整晶粒呢？圖像向四周各擴展一個白像素點，使圖像邊界處的不完整晶粒成為一個連通的整體，然后將其填充為黑色。由于白色的封閉區域是晶粒，因此被填充為黑色的不完整晶粒就會不被統計。
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