专利名称：基于轮廓跟踪对珠光体球化的分级方法
技术领域：
本发明属于材料检查测量技术领域，涉及一种金相分析评定的方法，具体涉及一种基于轮廓跟踪对珠光体球化的分级方法。
背景技术：
目前，火力发电厂锅炉受热面管用钢一般采用珠光体钢，金相照片体现为黑色的珠光体和白色的铁素体形态。珠光体钢在长期高温运行中，发生组织老化，一般称为珠光体球化。这种变化在金相照片上体现为珠光体的黑色块从内部逐渐消失。成熟的金相分析软件，对电厂球化分级一般采用辅助评级方法。该方法主要在同一放大倍率下，对待识别的金相照片与标准的金相照片进行对比，进行人工评级。这样评级造成结果容易受到人为因素的干扰，且不易实现计算机珠光体金相照片的自动化评级。
发明内容
本发明的目的是提供一种基于轮廓跟踪对珠光体球化的分级方法，实现计算机珠光体金相照片的自动化评级，减少人为影响因素，提高分级的准确性，快速、方便地为珠光体钢球化评级。本发明基于轮廓跟踪对珠光体球化的分级方法，包括如下步骤
(I)用带金相拍照系统的数码照相机对被测珠光体钢进行金相数码拍照，将照片读入计算机内存，记录该照片文件名，并将金相照片类型由真彩色转化为灰阶。⑵确定被测珠光体钢照片的灰度阀值。C3)对金相照片照片图像进行二值化处理照片中的像素点值大于阀值的赋值为
255 (白色)，小于阀值像素点值赋值为0 (黑色)，得到“源二值化图像”，同时复制一份“备份
二值化图像”。(4)用基于线段表的轮廓跟踪方法对“备份二值化图像”珠光体区域的轮廓进行识
另IJ，得到轮廓跟踪图像；轮廓跟踪图像不同的颜色代表不同的珠光体区域，铁素体区域用黑色填充。在轮廓跟踪图像中选取3个最大的珠光体区域，用扫描点计数器对“源二值化图像”中3个最大的珠光体区域进行扫描，计算珠光体区域中黑色像素点占该区域的比例数，取黑色像素点比例值最小的为判别该金相照片的珠光体球化判据。根据步骤(5)测定的金相照片的珠光体球化判据确定球光体钢的级别。灰度阀值采用波形分析法、类间方差法、最小误差法、熵法和最小偏态法中计算所得的阀值中最小值为照片的阀值。上述方法是数字图像二值化处理的常用方法。球光体钢的级别为珠光体判据>90%，为I级；珠光体判据50% 90%，为2级；珠光体判据20% 50%，为3级；珠光体判据5% 20%，为4级；珠光体判据0% 5%，为5级。本发明基于轮廓跟踪对珠光体球化分级方法通过数码相机拍照、二值化处理、轮廓跟踪和扫描点计数器扫描，确定球光体判据，根据判据进行分级，实现了珠光体球化分级的计算机化，减少了人为干扰因素，评定的结果一致，提高了珠光体球化分级的准确性和自动化程度。本发明方法简单、识别率高，对800张金相照片，人工评级时间约100分钟，而使用本发明处理时间不到2分钟，可用于金相照片的批量处理和球化评级。
图1为本发明珠光体球化分级的流程示意 图2为金相照片图像；
图3为二值化图像；
图4为轮廓跟踪图像。
具体实施例方式下面结合附图对本发明进行详细说明。本发明基于轮廓跟踪对珠光体球化的分级方法，如图1所示，包括如下步骤
用奥林巴斯倒置型金相显微镜(型号PMG3-613U型)自带金相拍照系统(分辨
率1024*768)的数码照相机对锅炉受热面管进行金相数码拍照，锅炉受热面管的材质是12CrlMoV钢。将照片读入计算机内存，记录该照片文件名，并将照片类型由真彩色转化为灰阶，金相照片图像如图2所示。确定被测珠光体钢照片的灰度阀值。灰度阀值采用波形分析法、类间方差法、最小误差法、熵法和最小偏态法中计算所得的阀值中的最小值为照片的阀值。本实施例的灰度阀值是80。⑶对照片进行二值化处理照片中大于阀值的像素点赋值为255 (白色)，小于阀
值的像素点值赋值为0 (黑色)，得到如图2所示的“源二值化图像”。复制一份“备份二值化图像”用于电子扫描计数。用基于线段表的轮廓跟踪方法对“备份二值化图像”珠光体区域的轮廓进行识别，得到如图3所示的轮廓跟踪图像。轮廓跟踪图像不同的颜色代表不同的珠光体区域，铁素体区域用黑色填充。在轮廓跟踪图像中选取3个最大的珠光体区域，用扫描点计数器对“源二值化图像”中3个最大的珠光体区域进行扫描，计算珠光体区域中黑色像素点占该区域的比例数。取黑色像素点比例值最小的为判别该金相照片的珠光体球化判据。 根据步骤(5)测定的金相照片的珠光体球化判据确定球光体钢的级别。12Cr IMoV钢的级别为珠光体判据>90%，为I级；珠光体判据50% 90%，为2级；珠光体判据20% 50%，为3级；珠光体判据5% 20%，为4级；珠光体判据0% 5%，为5级。对一组材质为12CrlMoV的锅炉受热面进行珠光体球化分级，分级数据结果见表
I。将定级后的照片文件名和级别以txt文件保存。表I 12CrlMoV珠光体钢球化分级结果
权利要求
1.一种基于轮廓跟踪对珠光体球化的分级方法，包括如下步骤I用带金相拍照系统的数码照相机对被测珠光体钢进行金相数码拍照，将照片读入计算机内存，记录该照片文件名，并将照片类型由真彩色转化为灰阶；确定被测珠光体钢照片的灰度阀值； 对照片进行二值化处理照片中的像素点值大于阀值的赋值为255(白色)，小于阀值像素点值赋值为O (黑色)，得到“源二值化图像”，同时复制一份“备份二值化图像”；^用基于线段表的轮廓跟踪方法对“备份二值化图像”珠光体区域的轮廓进行识别，得到轮廓跟踪图像； 在轮廓跟踪图像中选取3个最大的珠光体区域，用扫描点计数器对“源二值化图像” 中3个最大的珠光体区域进行扫描，计算珠光体区域中黑色像素点占该区域的比例数，取黑色像素点比例值最小的为判别该金相照片的珠光体球化判据； β)根据步骤(5)测定的金相照片的珠光体球化判据确定球光体钢的级别。
2.根据权利要求1所述的基于轮廓跟踪对珠光体球化的分级方法，其特征是所述灰度阀值采用波形分析法、类间方差法、最小误差法、熵法和最小偏态法中计算所得的阀值中最小值为照片的阀值。
3.根据权利要求1所述的基于轮廓跟踪对珠光体球化的分级方法，其特征是所述球光体钢的级别为珠光体判据>90%，为I级；珠光体判据50% 90%，为2级；珠光体判据 20% 50%，为3级；珠光体判据5% 20%，为4级；珠光体判据0% 5%，为5级。
全文摘要
本发明涉及一种基于轮廓跟踪对珠光体球化的分级方法，步骤为(1)对被测珠光体钢进行金相数码拍照，将金相照片类型由真彩色转化为灰阶；(2)确定被测珠光体钢照片的灰度阀值；(3)对金相照片照片图像进行二值化处理；(4)用基于线段表的轮廓跟踪方法对二值化图像珠光体区域的轮廓进行识别；(5)选取取3个最大的珠光体区域，用扫描点计数器进行扫描，取黑色像素点值比例值最小的为珠光体球化判据；(6)根据珠光体球化判据确定球光体钢的级别。本发明实现了珠光体球化分级的计算机化，减少了人为干扰因素，评定的结果一致，提高了珠光体球化分级的准确性和自动化程度。
文档编号G01N21/84GK103018248SQ201210530620
公开日2013年4月3日 申请日期2012年12月11日 优先权日2012年12月11日
发明者郑相锋, 王庆, 牛晓光, 李文彬, 徐雪霞, 范辉, 王强 申请人:河北省电力建设调整试验所, 国家电网公司, 河北省电力公司电力科学研究院