維氏硬度測(cè)試壓痕的數(shù)字圖像分割算法.pdf

1、硬度是材料的特性,精確計(jì)算硬度值對(duì)于研究和改善材料性能非常重要。本文所要解決的問題是運(yùn)用數(shù)字圖像處理的相關(guān)方法對(duì)材料維氏硬度圖像中的壓痕輪廓或邊緣進(jìn)行分割。由于采用人工方法測(cè)量材料硬度費(fèi)時(shí)、精度不高且不穩(wěn)定,同時(shí),也針對(duì)很多硬度測(cè)試系統(tǒng)中利用圖像處理技術(shù)對(duì)材料硬度進(jìn)行測(cè)量時(shí),在非理想壓痕的情況下,都是將壓痕圖邊緣認(rèn)為是直線或?qū)⑵鋽M合成直線,并且將獲得的壓痕圖像的形狀都近似認(rèn)為是正菱形,進(jìn)而利用正菱形的面積公式計(jì)算得到的面積等同于壓痕的表

2、面積,由此造成的硬度值誤差較大的問題,提出一種改進(jìn)方法。
　　 本文提出了兩種維氏硬度壓痕圖像分割算法。針對(duì)第一種維氏硬度壓痕圖像分割算法,本文從紋理分割的角度出發(fā),提出了一種利用紋理特征提取壓痕輪廓的方法。由于分形維數(shù)和灰度共生矩陣統(tǒng)計(jì)參數(shù)對(duì)維氏硬度壓痕圖有一定的紋理表達(dá)能力,可以較完整地描述維氏硬度壓痕圖的紋理特征。因此,本文嘗試性的將分形維數(shù)和共生矩陣引入到對(duì)壓痕圖的紋理特征的描述中,形成一個(gè)n維特征向量；并采用邊緣保持與

3、噪聲平滑四分濾波器(EPNSQ)對(duì)其進(jìn)行其特征向量進(jìn)行預(yù)處理,最后結(jié)合K-均值聚類方法對(duì)維氏硬度壓痕圖進(jìn)行紋理分割并給出了仿真結(jié)果,同時(shí)也對(duì)該分割算法所適用的一類維氏硬度壓痕圖像的特點(diǎn)進(jìn)行了分析。針對(duì)第二種維氏硬度壓痕圖像分割算法,本文首先采用形態(tài)學(xué)方法對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理,有效消除各種干擾和噪聲,保留圖像的輪廓及邊緣等重要信息；接著利用模糊K.均值聚類技術(shù)對(duì)生成的圖像進(jìn)行處理,將目標(biāo)和背景初步分離開來；最后,本文Canny算子中的求圖像梯

4、度、非極大抑制、滯后閾值化處理對(duì)處理后的圖像進(jìn)行輪廓提取并給出了仿真結(jié)果,并對(duì)該分割算法所適用的一類維氏硬度壓痕圖像的特點(diǎn)進(jìn)行了分析。同時(shí),本文也針對(duì)兩種維氏硬度壓痕圖像的分割算法分別進(jìn)行了評(píng)價(jià)。此外,由于對(duì)材料硬度壓痕圖像的模糊測(cè)量或清晰度評(píng)價(jià)的必要性,針對(duì)維氏硬度壓痕模糊圖像的特點(diǎn),采用Brenner評(píng)價(jià)函數(shù)的思想,提出了一種基于圖像邊緣梯度特征作為評(píng)價(jià)材料維氏硬度壓痕圖像清晰度的評(píng)價(jià)函數(shù),并可以通過設(shè)置閾值來判斷圖像的質(zhì)量是否合乎