維氏硬度測試壓痕的數(shù)字圖像分割算法.pdf

1、硬度是材料的特性,精確計算硬度值對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用數(shù)字圖像處理的相關方法對材料維氏硬度圖像中的壓痕輪廓或邊緣進行分割。由于采用人工方法測量材料硬度費時、精度不高且不穩(wěn)定,同時,也針對很多硬度測試系統(tǒng)中利用圖像處理技術對材料硬度進行測量時,在非理想壓痕的情況下,都是將壓痕圖邊緣認為是直線或將其擬合成直線,并且將獲得的壓痕圖像的形狀都近似認為是正菱形,進而利用正菱形的面積公式計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,提出一種改進方法。
　　 本文提出了兩種維氏硬度壓痕圖像分割算法。針對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)計參數(shù)對維氏硬度壓痕圖有一定的紋理表達能力,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壓痕圖的紋理特征的描述中,形成一個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)對其進行其特征向量進行預處理,最后結合K-均值聚類方法對維氏硬度壓痕圖進行紋理分割并給出了仿真結果,同時也對該分割算法所適用的一類維氏硬度壓痕圖像的特點進行了分析。針對第二種維氏硬度壓痕圖像分割算法,本文首先采用形態(tài)學方法對圖像進行預處理,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.均值聚類技術對生成的圖像進行處理,將目標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、滯后閾值化處理對處理后的圖像進行輪廓提取并給出了仿真結果,并對該分割算法所適用的一類維氏硬度壓痕圖像的特點進行了分析。同時,本文也針對兩種維氏硬度壓痕圖像的分割算法分別進行了評價。此外,由于對材料硬度壓痕圖像的模糊測量或清晰度評價的必要性,針對維氏硬度壓痕模糊圖像的特點,采用Brenner評價函數(shù)的思想,提出了一種基于圖像邊緣梯度特征作為評價材料維氏硬度壓痕圖像清晰度的評價函數(shù),并可以通過設置閾值來判斷圖像的質量是否合乎