本发明属于金属材料力学性能分析技术领域，尤其涉及一种基于红外热成像技术的铁体形貌探测法。
背景技术：
金属夏比冲击试验中对于断口形貌的分析测量技术是检验力学性能的重要手段。钢材会在低温时发生冷脆现象，冷脆是一种低能量的断裂情况，为解理断裂或沿晶断裂。冷脆的最大特点是断裂的功低于正常设计时的能量值，事发突然，后果是灾难性的。
断口的测量参量包括：断面纤维率的测量，断口侧膨胀率测量，金属韧脆转变温度曲线的绘制。
金属夏比缺口冲击试验中，试样冲断后其断面一般呈两种形貌：纤维区和晶状区。随温度的降低，纤维区面积减少，晶装区面积增加。根据这种相对面积的变化可以确定tk，即金属随温度的变化而变化的温度转变特性，材料在裂纹扩展过程中所吸收能量的能力。实验发现50％fatt与kic开始急速增加的温度有较好的对应关系，kic是研究金属在动态断裂情况下的重要指标，是评判金属抵抗断裂的能力。
现有技术中采用金属夏比缺口冲击试验进行金属断口分析时，由于该试验方法属于可见光领域的分析，因此其分析结果受环境以及人为影响大，波动性大，重复性差。
红外成像技术实现了将人眼无法响应的红外波段转换为可见的图像的功能。物体温度越高，红外辐射越强。红外成像技术具有穿透力强，分辨率高，识别目标的能力强的优点，成像不受外界环境的影响。不同金属材料发出不同的红外波长，同一金属材料在氧化处理的前后也具有不同的发射率。
技术实现要素：
为解决上述问题，本发明提供一种基于红外热成像技术的测量方法利用金属材料具有热辐射差异特性的原理，采集冲击试样表层发射出的红外光，利用结晶区与韧性区所发射出的红外光的不同的发射率，得到不同的热图像，然后在热图像中找到结晶区的边界点，对冲击试样断口进行测量。
一种基于红外热成像技术的铁体形貌探测方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：采用红外光照射冲击金属试样断口，并通过热成像采集系统采集冲击金属试样断口外部形貌的红外图像；
步骤2：根据红外图像中结晶区和韧性区像素值的不同，找出红外图像中的所有的结晶区，从而实现冲击金属试样断口外部形貌探测。
进一步地，步骤2所述的根据红外图像中结晶区和韧性区像素值的不同，找出红外图像中的所有的结晶区，具体步骤如下：
步骤21：计算红外图像所有像素点的像素平均值，并将像素平均值设为阈值t，其中大于阈值t的像素点属于结晶区，不大于阈值t的像素点属于韧性区；
步骤22：采用滑动检测窗口逐行遍历红外图像的像素，将滑动检测窗口首次检测到像素值大于阈值t的像素点设为结晶区的边界点，并对该边界点进行标记，直到得到至少三个边界点；
步骤23：采用三点定圆法，根据步骤22所述的三个边界点确定结晶区的潜在区域；
步骤24：滑动检测窗口逐行遍历所述潜在区域中的像素，找出潜在区域内所有像素值大于阈值t的像素点，并一一进行标记；
步骤25：识别所有标记点然后求取最外围标记点的梯度突变，如果梯度突变的方向均指向所述潜在区域的内部，则步骤24得到的标记点构成结晶区的完整边界，从而确定结晶区的位置，并进入步骤26；如果梯度突变的方向没有全部指向所述潜在区域的内部，则返回步骤22，变换滑动检测窗口的起点，重新查找结晶区的边界点，一直执行到本步骤；
步骤26：统计结晶区的所有像素，得到结晶区的面积；
步骤27：将已有的标记点从红外图像中剔除，在剩余的像素点中重复步骤22-步骤26，直到遍历整幅红外图像，找到所有的结晶区。
进一步地，步骤25所述的求取标记点的梯度突变，具体计算方法为：
对标记点像素值的变化趋势做方向导数，该方向导数则为梯度突变。
有益效果：
本发明提供一种基于红外热成像技术的测量方法，利用金属材料具有热辐射差异特性的原理，采集冲击试样表层发射出的红外光，利用结晶区与韧性区所发射出的红外光的不同的发射率，得到不同的热图像，然后在热图像中找到结晶区的边界点，对冲击试样断口进行测量；
本发明采用非常先进的热成像处理技术，将断口的测量分析从手工操作，进化到基于高精密红外测量系统的红外热图像测量法，克服了单纯采用ccd摄像头的图像采集受温度及环境影响比较大的缺点，能够用于金属材料测试领域内对金属夏比冲击试验中断口形貌的测量，同时本发明采用计算出的结晶区面积能够用于测量断口的纤维断面率，侧膨胀率，绘制韧脆转变曲线，求取tk值，测量试样外形尺寸，测量缺口尺寸。
具体实施方式
下面结合实施例，对本发明进行详细叙述。
一种基于红外热成像技术的铁体形貌探测方法，包括以下步骤：
步骤1：采用红外光照射冲击金属试样断口，并通过热成像采集系统采集冲击金属试样断口外部形貌的红外图像；
步骤2：根据红外图像中结晶区和韧性区像素值的不同，找出红外图像中的所有的结晶区，从而实现冲击金属试样断口外部形貌探测，具体步骤如下：
步骤21：计算红外图像所有像素点的像素平均值，并将像素平均值设为阈值t，其中大于所述阈值t的像素点属于结晶区，不大于所述阈值t的像素点属于韧性区；
步骤22：设置尺寸为n*n的滑动检测窗口，n＝3,4，对红外图像的像素进行逐行遍历，如果滑动检测窗口首次检测到像素值大于阈值t的像素点，则该像素点为结晶区的边界点，并对该边界点进行标记，直到得到至少三个边界点；
步骤23：采用三点定圆法，根据步骤22所述的三个边界点确定结晶区的潜在区域；
步骤24：滑动检测窗口在所述潜在区域中进行逐行遍历，找出潜在区域内所有像素值大于阈值t的像素点，并一一进行标记；
步骤25：识别所有标记点然后求取最外围标记点的梯度突变，如果梯度突变的方向均指向所述潜在区域的内部，则步骤24得到的标记点构成结晶区的完整边界，从而确定结晶区的位置，并进入步骤26；如果梯度突变的方向没有全部指向所述潜在区域的内部，则返回步骤22，变换滑动检测窗口的起点，重新查找结晶区的边界点；
步骤26：统计结晶区的所有像素，得到结晶区的面积；
步骤27：将已有的标记点从红外图像中剔除，在剩余的像素点中重复步骤22-步骤26，直到遍历整幅红外图像，找到所有的结晶区。
步骤25所述的求取标记点的梯度突变，具体计算方法为：
对标记点像素值的变化趋势做方向导数，该方向导数则为梯度突变，其中，梯度突变的方向为断口形貌结晶区的方向。
结晶区与韧性区分离后，与数据库中存储的典型模板对比，判别其有效性和合理性，若符合相关标准则数据有效必将此次检验结果按照材料名称，热处理工艺制度等材料判据指标存储，为以后的检验提供经验样本，这一智能判断过程的程序流程完全符合《gb/t12778金属夏比冲击断口测定方法》的标准。
本发明采利用金属材料具有热辐射差异特性的原理，采集冲击试样表层发射出的红外光，利用韧性断口与脆性断口所发射出的红外光的不同的发射率，得到不同的热图像。
脆性断口区域相对连续平整，对光的反射强于韧性区，本发明将脆性区的热图像与韧性区的热图像作背景分离，在计算单元内计算脆性区域热图像的面积以及占原始试样面积的百分比，计算出纤维率断面率，断口侧膨胀率，金属韧脆转变温度曲线从而确定tk，自动测量试样表面粗糙度，试样外形尺寸，试样布氏硬度，试样缺口尺寸。
本发明将原始的手动测量方法升级为先进的红外热图像测量法，也克服了单纯采用ccd摄像头的图像采集受温度及环境影响比较大的缺点。
当然，本发明还可有其他多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。