基于数字图像的GCr15轴承钢中碳化物均匀性分析

发布时间：2019-03-12 19:44

【摘要】：轴承钢是钢铁生产中质量要求最严格的特种钢之一,而碳化物是轴承钢性能评价的一项重要指标。早期轴承钢性能分析主要是通过人工目测、手工检测等手段来实现的,这些工作不仅劳动强度大,而且效率也较低。因数字图像处理技术好的再现性与较高的处理精度,将其应用于金相组织分析中是必要的。本文基于数字图像的相关理论,将数字图像处理技术应用于几类典型热处理条件下不同轴承钢部件的碳化物均匀性评价分析中,使得轴承钢的性能分析更加快捷、精确。主要的研究内容与成果有:(1)综述了国内外金相定量分析的发展,讨论了将数字图像处理技术应用在轴承钢碳化物分析中的意义。(2)根据数字图像处理的基本知识,将灰度变换、图像分割、形态学图像处理等方法应用到GCr15轴承钢金相图分析中,依据其处理后的图像的灰度直方图及图像显示效果选择了比较适合GCr15轴承钢金相图的处理方法。(3)基于Sobel算法改进的边缘提取算法,提取了GCr15轴承钢中碳化物颗粒的边缘信息,运用膨胀、腐蚀、区域填充等形态学图像处理方法提取出碳化物颗粒,为金相图中碳化物的分析奠定了基础。(4)基于Open CV通过图像随机分块技术,实现了金相图的随机分块,采用最小二乘法原理分析金相图中的碳化物分布情况,实现了对GCr15轴承钢的轴承外圈样本碳化物分布的分析与统计,并给出了计算分析结果。结果表明该样本碳化物均匀性满足其使用要求。本文将轴承钢性能分析与数字图像处理技术有机结合起来,运用数字图像处理技术对GCr15轴承钢材料的金相图进行处理,并对金相图中的碳化物均匀性进行统计分析。研究结果对金相图的数字化分析具有重要的实践意义。
[Abstract]:Bearing steel is one of the most strict special steels in steel production, and carbide is an important index for performance evaluation of bearing steel. The performance analysis of early bearing steel is mainly carried out by means of manual visual inspection and manual inspection. These work are not only labor intensive but also less efficient. It is necessary to apply digital image processing technology to metallographic analysis because of its good reproducibility and high processing precision. Based on the theory of digital image, this paper applies the digital image processing technology to the carbide uniformity evaluation and analysis of different bearing steel components under several typical heat treatment conditions, which makes the performance analysis of bearing steel more rapid and accurate. The main research contents and achievements are as follows: (1) the development of metallographic quantitative analysis at home and abroad is reviewed, and the significance of applying digital image processing technology to carbide analysis of bearing steel is discussed. (2) according to the basic knowledge of digital image processing, The gray-scale transformation, image segmentation and morphological image processing are applied to the metallographic analysis of GCr15 bearing steel. According to the gray histogram of the processed image and the display effect of the image, the processing method suitable for the metallographic of GCr15 bearing steel is selected. (3) an improved edge extraction algorithm based on Sobel algorithm is proposed. The edge information of carbide particles in GCr15 bearing steel was extracted, and the carbide particles were extracted by morphological image processing methods such as expansion, corrosion and zone filling. It lays a foundation for the analysis of carbides in metallographic diagram. (4) based on Open CV, the random partition of metallographic diagram is realized by means of image random block technology, and the distribution of carbides in metallographic diagram is analyzed by least square method. The analysis and statistics of the sample carbide distribution of the bearing outer ring of GCr15 bearing steel are carried out, and the calculation and analysis results are given. The results show that the carbide uniformity of the sample meets the requirements of its application. This paper combines the performance analysis of bearing steel with digital image processing technology. The metallographic diagram of GCr15 bearing steel is processed by digital image processing technology, and the carbide uniformity in metallographic is statistically analyzed. The results are of great practical significance to the digital analysis of metallographic diagrams.
【学位授予单位】：兰州理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TG142.1;TP391.41

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 张林林;;保持数字图像质量的十大秘诀(上)[J];数码印刷;2009年10期

2 张林林;;保持数字图像质量的十大秘诀(下)[J];数码印刷;2009年11期

3 王殿玉;数字图像的输出及网点设计(上)[J];今日印刷;1994年01期

4 苏臣，吴安翔;鸡蛋六种品质的数字图像特征[J];中国家禽;1995年05期

5 张桂茹;郑亚东;陈志伟;;基于数字图像的煤岩辨识系统综述[J];科技创新导报;2013年35期

6 陶晨;顾平;;基于数字图像的单层像景织物的快速实现方法[J];丝绸;2008年03期

7 方恩印;葛惊寰;;基于数字图像补偿墨区预置方法的研究[J];出版与印刷;2013年01期

8 杨勇;王琰蕾;李明;陈大庆;顾济华;姜锦虎;;高精度数字图像相关测量系统及其技术研究[J];光学学报;2006年02期

9 解萌;刘浩学;黄敏;;彩色数字图像色差的主观评价实验及数据分析[J];北京印刷学院学报;2010年02期

10 徐艳芳;黄敏;刘浩学;;旋转操作对数字图像颜色数值的影响[J];北京印刷学院学报;2007年04期

相关会议论文 前10条

1 孟如松;蔡瑞康;赵广;周付根;姜志国;赵宇;;皮肤数字图像定量技术对育发类产品临床功效评价的研究与应用[A];第九届中国体视学与图像分析学术会议论文集[C];2001年

2 张震;任远;平西建;蒋斌;;数字图像盲取证中重复区域的检测[A];第十四届全国图象图形学学术会议论文集[C];2008年

3 俞立平;江天云;吴大方;潘兵;;基于智能手机相机和参考试样补偿法的高精度二维数字图像相关测量[A];北京力学会第20届学术年会论文集[C];2014年

4 杨高波;金炜;;中子数字图像散射抑制算法[A];Proceedings of the 2011 Chinese Control and Decision Conference（CCDC）[C];2011年

5 David Riley;Jessie Whitsides;;在建筑业中数字图像照像技术的应用[A];勘察设计企业信息化建设研讨会资料汇编[C];2003年

6 罗毅;;浅析数字图像资料的管理[A];中华医学会医学工程学分会第二次医学影像设备应用技术研讨会论文集[C];2001年

7 陈金龙;胡小艳;张晓川;;扩展数字图像相关法及其应用研究[A];第十二届全国实验力学学术会议论文摘要集[C];2009年

8 潘兵;俞立平;吴大方;;使用双远心镜头的高精度二维数字图像相关测量系统[A];北京力学会第19届学术年会论文集[C];2013年

9 刘聪;陈振宁;丁里宁;吴刚;何小元;;全方位数字图像相关测量系统在土木工程试验中的应用[A];中国力学大会——2013论文摘要集[C];2013年

10 刘浩学;黄敏;孟琳琳;解萌;;数字图像色差的主观评价实验及数据集的建立[A];中国光学学会2010年光学大会论文集[C];2010年

相关重要报纸文章 前6条

1 记者王朝霞;中美合作研制敦煌数字图像档案[N];甘肃日报;2002年

2 记者 毛黎;人类可通过思维操纵数字图像[N];科技日报;2010年

3 本报记者 柴选;影像鉴定方法论[N];中国摄影报;2008年

4 黄颖邋刘畅;积极参与文化创意产业发展[N];科技日报;2007年

5 范明义;PDVD抢占市场 DVD面临挑战[N];中国电子报;2000年

6 钟建明;摄影学科建设呼唤理论之声[N];中国摄影报;2013年

相关博士学位论文 前10条

1 张荣;数字图像真实性被动取证技术研究[D];宁波大学;2014年

2 樊少菁;数字图像视觉真实感若干问题的研究[D];宁波大学;2014年

3 刘锋;数字图像内容取证的关键技术方法研究[D];浙江工业大学;2015年

4 刘劲;面向真实性鉴别的数字图像盲取证技术研究[D];华中科技大学;2015年

5 王波;利用成像引入特征的数字图像被动盲取证研究[D];大连理工大学;2010年

6 张蕊;数字图像相关及其在若干工程测试中的应用[D];华南理工大学;2011年

7 王莘;数字图像伪装关键技术研究[D];哈尔滨工业大学;2012年

8 宋海鹏;数字图像相关方法及其在材料损伤破坏实验中的应用[D];天津大学;2013年

9 王显;考虑时/空连续性的数字图像相关方法及其应用[D];北京理工大学;2014年

10 吕颖达;数字图像盲鉴别的关键理论与技术研究[D];吉林大学;2015年

相关硕士学位论文 前10条

1 李达诚;典型材料抗鸟撞特性研究[D];哈尔滨工业大学;2015年

2 李文龙;基于盲鉴别技术的数字图像篡改检测研究[D];江苏科技大学;2015年

3 郭正泽;基于FPGA的数字图像加密系统的研究[D];河北工业大学;2015年

4 杨青;数字图像中印刷公式的提取方法研究与应用[D];西安电子科技大学;2014年

5 代坤;数字图像相关测量方法及试验研究[D];长沙理工大学;2014年

6 史雪慧;加筋土的微观机理及结构参数研究[D];青岛理工大学;2015年

7 江帆;移动终端数字图像隐私保护方案设计[D];中山大学;2015年

8 尹瑞雪;基于数字图像的车辆信息识别的研究与应用[D];北京交通大学;2016年

9 何广龙;微尺度数字图像相关方法和技术研究[D];江苏大学;2016年

10 范宏杰（Fadhel K.Jabor）;基于局部数字图像采用匿名一次性密码的双认证机制研究[D];华中科技大学;2014年

，

本文编号：2439095