一种铬陶瓷复合镀层网状裂纹定量检测方法与流程

本发明属于金相组织定量技术领域，尤其涉及一种铬陶瓷复合镀层网状裂纹定量检测方法。

背景技术：

铬陶瓷复合镀是应用于活塞环表面处理的一种新工艺，具有高耐磨性、高耐腐蚀性等性能，满足现代内燃机尤其是大功率柴油机对活塞环的苛刻要求。

铬陶瓷复合镀镀层表面的网状裂纹含量对铬陶瓷复合镀层的硬度、耐磨性能及抗拉缸等方面都起到重要的作用。通过电镀过程中的电流换向，使得纳米级硬质陶瓷颗粒嵌入网状裂纹中，陶瓷颗粒硬度达2200～3000hv0.025，远远高于外来颗粒的硬度，因此可以大幅提高工件的耐磨损性能。此外，网状裂纹也可以作为“油池”起到储油作用，有利于润滑油膜的保持。

目前铬陶瓷复合镀镀层网状裂纹含量尚无国际标准、国家标准和行业标准，检验人员一般根据自己的工作经验来对裂纹含量进行评定，无法做到定量检测，因此检测结果重复性较差，不能有效客观地指导实际生产。

技术实现要素：

本发明的目的在于：提供一种铬陶瓷复合镀层网状裂纹定量检测方法，通过切割分析的方法获取铬陶瓷复合镀层网状裂纹百分含量，具有快速、准确、高效的优点。

为了达到以上目的，提供一种铬陶瓷复合镀层网状裂纹定量检测方法，包括如下步骤：

s1、对铬陶瓷复合镀层试样依次进行机械研磨和机械抛光，直至表面呈光滑镜面；

s2、将铬陶瓷复合镀层试样放入扫描电镜中，调整图像亮度和对比度，采集试样表面裂纹图片；

s3、对裂纹图片进行预处理和图形分割，提取图片中裂纹区域；

s4、分析裂纹区域计算出铬陶瓷复合镀层试样中裂纹密度面积百分比数据。

本发明的优选方案是：s3步骤中所述预处理的方法具体为：

s31a、统计原始图像的所有灰度级rk和像素数nk，k＝0,1,2,…l-1；

s32a、用pr(rk)＝nk/n计算原始图像的直方图，k＝0,1,2,…l-1；

s33a、计算累计分布函数：k＝0,1,2,…l-1；

s34a、应用公式gj＝int[gmax-gmin]tk+gmin+0.5]计算影射后的输出图像的灰度级gj，j＝0,1,2,…p-1，p为输出图像灰度级的个数；

s35a、用rk和gj的映射关系修改原始图像的灰度级，从而获得直方图近似均匀分布的输出图像。

优选地，步骤s3中所述图形分割的方法具体为：

s31b、设图像f(x,y)灰度级范围为g＝[0,l-1]，各灰度级出现的概率为pi；

s32b、阈值t将图像像素分为两类c0＝[0,t]和c1＝[t+1,l-1]，两类概率为和ω1＝1-ω0；

s33b、使用准则函数定义为两类的类间方差：σ²(t)＝ω0(μ0-μ)²+ω1(μ1-μ)²＝ω0ω1(μ0-μ1)²，选取σ²(t)的最大值t作为分割对象和背景的最佳阈值t。

优选地，步骤s4的计算方法具体为面积比si为阈值分割区域面积，sj为图像总体面积。

优选地，步骤2中扫描电镜的图像采集倍数为500倍。

优选地，步骤2中扫描电镜加速电压为20kv。

本发明有益效果为：采用预处理和图形分割的方法提取图片中裂纹区域，能够快速、准确地分析出铬陶瓷复合镀层网状裂纹百分含量。

附图说明

下面结合附图对本发明作进一步的说明。

图1是本发明的步骤流程示意图；

图2是本发明实施例采集的铬陶瓷复合镀层网状裂纹扫描电镜照片；

图3是本发明实施例经预处理后的铬陶瓷复合镀层网状裂纹照片。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。

请参阅图1，一种铬陶瓷复合镀层网状裂纹定量检测方法，包括如下步骤：

s1、对铬陶瓷复合镀层试样依次进行机械研磨和机械抛光，直至表面呈光滑镜面；

s2、将铬陶瓷复合镀层试样放入扫描电镜中，调整图像亮度和对比度，采集试样表面裂纹图片；

s3、对裂纹图片进行预处理和图形分割，提取图片中裂纹区域；

s4、分析裂纹区域计算出铬陶瓷复合镀层试样中裂纹密度面积百分比数据。

以下将对上述方法中的各步骤及实施方式进行详细说明：

s3步骤中所述预处理的方法具体为：

s31a、统计原始图像的所有灰度级rk和像素数nk，k＝0,1,2,…l-1；

s32a、用pr(rk)＝nk/n计算原始图像的直方图，k＝0,1,2,…l-1；

s33a、计算累计分布函数：k＝0,1,2,…l-1；

s34a、应用公式gj＝int[gmax-gmin]tk+gmin+0.5]计算影射后的输出图像的灰度级gj，j＝0,1,2,…p-1，p为输出图像灰度级的个数；

s35a、用rk和gj的映射关系修改原始图像的灰度级，从而获得直方图近似均匀分布的输出图像。

s3步骤中所述图形分割的方法具体为：

s31b、设图像f(x,y)灰度级范围为g＝[0,l-1]，各灰度级出现的概率为pi；

s32b、阈值t将图像像素分为两类c0＝[0,t]和c1＝[t+1,l-1]，两类概率为和ω1＝1-ω0；

s33b、使用准则函数定义为两类的类间方差：σ²(t)＝ω0(μ0-μ)²+ω1(μ1-μ)²＝ω0ω1(μ0-μ1)²，选取σ²(t)的最大值t作为分割对象和背景的最佳阈值t。

步骤2中扫描电镜的图像采集倍数为500倍。

本实施例中对铬陶瓷复合镀层试样依次进行机械研磨和机械抛光，其中，机械研磨为粗机械研磨到细机械研磨的过程，依次用280目、600目、1000目和1500目的砂纸进行机械研磨，每一类型砂纸金相研磨时间约为5min；机械抛光设备的转速为800-1200r/min。

将制备好的试样放入扫描电镜观察，在加速电压20kv下调整图像亮度和对比度，使得试样表面裂纹清晰地显示在图像显示区域内，并采集如图1所示的扫描电镜照片,照片放大倍数为500倍。

对图1进行灰度化转换和图像直方图均衡化修正，使得图像的灰度间距增大或灰度均匀分布、增大反差，使图像细节变得清晰，使得裂纹形态的识别特征更加清晰，如图2所示。

使用图像分析软件对处理后的图片进行分析，提取裂纹形貌，如图3所示，计算铬陶瓷复合镀层中裂纹含量为6.23％。

除上述实施例外，本发明还可以有其他实施方式。凡采用等同替换或等效变换形成的技术方案，均落在本发明要求的保护范围。