基于全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的金相圖像自動(dòng)晶界分割與評(píng)級(jí)方法研究
發(fā)布時(shí)間:2021-07-03 15:10
金屬材料廣泛應(yīng)用于建筑行業(yè),其質(zhì)量情況對(duì)工程建設(shè)具有重大影響。由于材料質(zhì)量問題而引發(fā)的重大事故不僅危及國(guó)民安全,更會(huì)嚴(yán)重影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展。作為最基礎(chǔ)且應(yīng)用最廣泛的金屬建筑用材,鋼材的質(zhì)量在很大程度上決定了工程質(zhì)量。因此,為了避免事故發(fā)生,出廠前對(duì)鋼材性能檢測(cè)顯得尤為關(guān)鍵。晶粒度是鋼材性能的一個(gè)重要評(píng)判標(biāo)準(zhǔn),微觀角度,鋼材表面晶粒呈現(xiàn)類似于細(xì)胞組織切片的顆粒狀分布圖像,晶粒的面積、長(zhǎng)度、以及單位面積內(nèi)晶粒個(gè)數(shù)等特征都影響著鋼材的強(qiáng)度、塑性和韌性等性質(zhì),而這些晶粒特征在金相檢測(cè)中通過(guò)不同金相等級(jí)來(lái)反映。目前對(duì)于金相等級(jí)的評(píng)定,最常用的方法還是通過(guò)人工依靠經(jīng)驗(yàn)評(píng)定,人工判定金相等級(jí)很大程度上取決于工人素質(zhì),不確定程度較大。本課題在數(shù)字圖像處理以及深度學(xué)習(xí)技術(shù)基礎(chǔ)上,研究鋼材金相圖像晶界提取和自動(dòng)評(píng)級(jí)方法,并且以這些相關(guān)研究理論為基礎(chǔ)開發(fā)了跨平臺(tái)的智能評(píng)級(jí)軟件,為將來(lái)可產(chǎn)業(yè)化的智能化金相分析儀研發(fā)奠定了基礎(chǔ)。本文的主要研究?jī)?nèi)容和取得的成果如下:(1)標(biāo)準(zhǔn)的金相圖像數(shù)據(jù)集是有效晶界提取和金相評(píng)級(jí)的前提,本論文建立了符合國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)格式的鋼材金相圖像晶界數(shù)據(jù)集以及相應(yīng)的金相等級(jí)數(shù)據(jù)集。本研究以符合國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)...
【文章來(lái)源】:江蘇大學(xué)江蘇省
【文章頁(yè)數(shù)】:84 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
金屬表面劃痕Figure1.3Scratchesonthemetalsurface
江蘇大學(xué)碩士學(xué)位論文1第1章緒論1.1研究背景與意義金屬作為現(xiàn)代工業(yè)發(fā)展中的一個(gè)重要組成部分,在人類的進(jìn)化歷程中一直具有不同的發(fā)展腳步,金屬行業(yè)發(fā)展的好壞也決定了人類的生活生產(chǎn)水平,從商周時(shí)代的青銅器到戰(zhàn)國(guó)時(shí)代的鐵器,再到魏晉南北朝時(shí)期,鐵器徹底取代青銅器成為了戰(zhàn)爭(zhēng)當(dāng)中的主體,F(xiàn)代工業(yè)生活中許多行業(yè)對(duì)于金屬的需求量非常大,如圖1.1是目前世界最大單口徑、最靈敏的射電望遠(yuǎn)鏡,其主體結(jié)構(gòu)由大量結(jié)構(gòu)鋼構(gòu)成;我國(guó)擁有世界上最長(zhǎng)的高速鐵路網(wǎng),如圖1.2軌道是高速鐵路網(wǎng)的核心。一旦這些核心材料發(fā)生質(zhì)量問題,不僅會(huì)造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失,還會(huì)危害人民的生命安全。因此對(duì)于金屬質(zhì)量的檢測(cè)顯得尤為重要,包括最基本的目測(cè)、金屬成分檢測(cè)以及無(wú)損檢測(cè),如圖1.3所示金屬表面劃痕很容易通過(guò)目測(cè)法檢測(cè)出來(lái),然而針對(duì)內(nèi)部缺陷無(wú)法依靠肉眼來(lái)識(shí)別判斷,依靠無(wú)損檢測(cè)技術(shù)則可以檢測(cè)金屬內(nèi)部不可見的缺陷,是近年來(lái)常用于金屬內(nèi)部缺陷檢測(cè)的一種手段。圖1.3金屬表面劃痕Figure1.3Scratchesonthemetalsurface圖1.1天文望遠(yuǎn)鏡Figure1.1AstronomicalTelescope圖1.2高鐵軌道Figure1.2HighSpeedRailTrack
江蘇大學(xué)碩士學(xué)位論文11制作好的鋼材樣本如圖2.1所示。(a)(b)(a)鋼材切片樣本;(b)鋼材樣本圖2.1鋼材切片樣本Fig.2.1Sectionofsteel2.2高清金相圖像的獲取通過(guò)金相顯微鏡在不同放大倍數(shù)下對(duì)樣本進(jìn)行圖像采集,本課題選用了具有明場(chǎng)和偏光兩種觀察方式的南京崛宇精密儀器有限公司研制的IM300倒置金相顯微鏡,如圖2.2所示。該顯微鏡的具體參數(shù)如表2.1所示。圖2.2金相顯微鏡Fig.2.2metallographicmicroscope
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]機(jī)器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)智能化中的應(yīng)用綜述[J]. 仇裕淇,黃振楠,阮昭,林思浩. 機(jī)械研究與應(yīng)用. 2019(02)
[2]基于改進(jìn)CV模型的金相圖像分割[J]. 倪康,吳一全,韓斌. 工程科學(xué)學(xué)報(bào). 2017(12)
[3]SVM訓(xùn)練數(shù)據(jù)歸一化研究[J]. 湯榮志,段會(huì)川,孫海濤. 山東師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(04)
[4]梯度邊緣檢測(cè)算子綜述[J]. 劉春閣. 科技視界. 2012(28)
[5]常用齒輪鋼的晶粒度顯示方法[J]. 張英. 金屬加工(熱加工). 2010(19)
[6]數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度算子檢測(cè)鑄鐵金相圖像邊緣[J]. 翟改霞,王春光,張海軍. 計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2008(04)
[7]基于分水嶺算法的金相圖像分割[J]. 謝建林,袁小平,王勝利,何玉偉. 能源技術(shù)與管理. 2006(02)
[8]多相晶粒圖像分析中復(fù)雜晶界的提取[J]. 張軼瓊,夏薇,滕奇志,何小海. 電子技術(shù)應(yīng)用. 2005(10)
[9]金屬圖像的自適應(yīng)分割方法研究[J]. 徐森,曹力. 南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2005(05)
[10]碳鋼焊縫組織石墨化顯微圖像的自動(dòng)測(cè)量[J]. 王雅生,劉曉平,蔡洪能. 西安交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2004(03)
博士論文
[1]基于圖像處理技術(shù)的12Cr1MoV鋼金相組織分析研究[D]. 張紅旗.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 2013
碩士論文
[1]基于金相圖像特征的錫基合金硬度預(yù)測(cè)模型研究[D]. 張漢平.昆明理工大學(xué) 2016
[2]基于數(shù)字圖像處理的顆粒分析系統(tǒng)[D]. 李愷.齊魯工業(yè)大學(xué) 2015
[3]基于分形理論的鑄造鋁合金金相組織缺陷識(shí)別與分類研究[D]. 周雨蓉.湖南大學(xué) 2014
[4]基于數(shù)字圖像的金相定量分析研究[D]. 趙霞霞.蘭州理工大學(xué) 2013
[5]基于紋理特征的金相圖像分類研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 張軼瓊.四川大學(xué) 2006
本文編號(hào):3262823
【文章來(lái)源】:江蘇大學(xué)江蘇省
【文章頁(yè)數(shù)】:84 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
金屬表面劃痕Figure1.3Scratchesonthemetalsurface
江蘇大學(xué)碩士學(xué)位論文1第1章緒論1.1研究背景與意義金屬作為現(xiàn)代工業(yè)發(fā)展中的一個(gè)重要組成部分,在人類的進(jìn)化歷程中一直具有不同的發(fā)展腳步,金屬行業(yè)發(fā)展的好壞也決定了人類的生活生產(chǎn)水平,從商周時(shí)代的青銅器到戰(zhàn)國(guó)時(shí)代的鐵器,再到魏晉南北朝時(shí)期,鐵器徹底取代青銅器成為了戰(zhàn)爭(zhēng)當(dāng)中的主體,F(xiàn)代工業(yè)生活中許多行業(yè)對(duì)于金屬的需求量非常大,如圖1.1是目前世界最大單口徑、最靈敏的射電望遠(yuǎn)鏡,其主體結(jié)構(gòu)由大量結(jié)構(gòu)鋼構(gòu)成;我國(guó)擁有世界上最長(zhǎng)的高速鐵路網(wǎng),如圖1.2軌道是高速鐵路網(wǎng)的核心。一旦這些核心材料發(fā)生質(zhì)量問題,不僅會(huì)造成嚴(yán)重的經(jīng)濟(jì)損失,還會(huì)危害人民的生命安全。因此對(duì)于金屬質(zhì)量的檢測(cè)顯得尤為重要,包括最基本的目測(cè)、金屬成分檢測(cè)以及無(wú)損檢測(cè),如圖1.3所示金屬表面劃痕很容易通過(guò)目測(cè)法檢測(cè)出來(lái),然而針對(duì)內(nèi)部缺陷無(wú)法依靠肉眼來(lái)識(shí)別判斷,依靠無(wú)損檢測(cè)技術(shù)則可以檢測(cè)金屬內(nèi)部不可見的缺陷,是近年來(lái)常用于金屬內(nèi)部缺陷檢測(cè)的一種手段。圖1.3金屬表面劃痕Figure1.3Scratchesonthemetalsurface圖1.1天文望遠(yuǎn)鏡Figure1.1AstronomicalTelescope圖1.2高鐵軌道Figure1.2HighSpeedRailTrack
江蘇大學(xué)碩士學(xué)位論文11制作好的鋼材樣本如圖2.1所示。(a)(b)(a)鋼材切片樣本;(b)鋼材樣本圖2.1鋼材切片樣本Fig.2.1Sectionofsteel2.2高清金相圖像的獲取通過(guò)金相顯微鏡在不同放大倍數(shù)下對(duì)樣本進(jìn)行圖像采集,本課題選用了具有明場(chǎng)和偏光兩種觀察方式的南京崛宇精密儀器有限公司研制的IM300倒置金相顯微鏡,如圖2.2所示。該顯微鏡的具體參數(shù)如表2.1所示。圖2.2金相顯微鏡Fig.2.2metallographicmicroscope
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]機(jī)器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)智能化中的應(yīng)用綜述[J]. 仇裕淇,黃振楠,阮昭,林思浩. 機(jī)械研究與應(yīng)用. 2019(02)
[2]基于改進(jìn)CV模型的金相圖像分割[J]. 倪康,吳一全,韓斌. 工程科學(xué)學(xué)報(bào). 2017(12)
[3]SVM訓(xùn)練數(shù)據(jù)歸一化研究[J]. 湯榮志,段會(huì)川,孫海濤. 山東師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(04)
[4]梯度邊緣檢測(cè)算子綜述[J]. 劉春閣. 科技視界. 2012(28)
[5]常用齒輪鋼的晶粒度顯示方法[J]. 張英. 金屬加工(熱加工). 2010(19)
[6]數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)梯度算子檢測(cè)鑄鐵金相圖像邊緣[J]. 翟改霞,王春光,張海軍. 計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2008(04)
[7]基于分水嶺算法的金相圖像分割[J]. 謝建林,袁小平,王勝利,何玉偉. 能源技術(shù)與管理. 2006(02)
[8]多相晶粒圖像分析中復(fù)雜晶界的提取[J]. 張軼瓊,夏薇,滕奇志,何小海. 電子技術(shù)應(yīng)用. 2005(10)
[9]金屬圖像的自適應(yīng)分割方法研究[J]. 徐森,曹力. 南京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào). 2005(05)
[10]碳鋼焊縫組織石墨化顯微圖像的自動(dòng)測(cè)量[J]. 王雅生,劉曉平,蔡洪能. 西安交通大學(xué)學(xué)報(bào). 2004(03)
博士論文
[1]基于圖像處理技術(shù)的12Cr1MoV鋼金相組織分析研究[D]. 張紅旗.內(nèi)蒙古農(nóng)業(yè)大學(xué) 2013
碩士論文
[1]基于金相圖像特征的錫基合金硬度預(yù)測(cè)模型研究[D]. 張漢平.昆明理工大學(xué) 2016
[2]基于數(shù)字圖像處理的顆粒分析系統(tǒng)[D]. 李愷.齊魯工業(yè)大學(xué) 2015
[3]基于分形理論的鑄造鋁合金金相組織缺陷識(shí)別與分類研究[D]. 周雨蓉.湖南大學(xué) 2014
[4]基于數(shù)字圖像的金相定量分析研究[D]. 趙霞霞.蘭州理工大學(xué) 2013
[5]基于紋理特征的金相圖像分類研究與實(shí)現(xiàn)[D]. 張軼瓊.四川大學(xué) 2006
本文編號(hào):3262823
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