Введение 5
1 Объект исследования и постановка задачи 7
1.1 Предметная область исследования 7
1.2 Цели и задачи исследования 13
2 Методика распознавания и классификации микрочастиц 19
2.1 Обработка растрового изображения 19
2.2 Определение геометрических параметров микрочастицы сплава 32
2.3 Классификация микрочастиц по коэффициенту формы 40
2.4 Примеры работы алгоритма 44
3 Программное приложение «MetalAnalyzer» 48
3.1 Обоснование выбора языка программирования 48
3.2 Инструмент разработки 52
3.3 Технология программирования 53
3.4 Приложение MetalAnalyzer 56
3.4.1 Структура приложения 56
3.4.2 Интерфейс приложения 58
3.4.3 Системные требования 62
3.4.4 Численные эксперименты работы программы 62
Заключение 70
Список использованных источников 71
Одной из важных проблем, возникающих при решении различных техно¬логических задач, является количественная оценка геометрических параметров графического объекта. Современные технологии решения таких задач опираются на методы теории вероятностей, регрессионного анализа, теории распознавания образов, методы интерполяции.
Целью данной работы является разработка методики определения двумерного фактора формы плоских графических объектов растрового изображения применительно к задаче количественной оценки формы равноосных микрочастиц на основе методов фрактальной геометрии, а также решение задачи классификации микрочастиц в соответствии со стандартной шкалой [19].
Методы количественной оценки микростроения металлов и сплавов по¬лучили значительное распространение в металлографической практике, что объясняет актуальность и целесообразность поставленной задачи.
Вопросы определения коэффициента формы микрочастиц на растровых изображениях рассматривались ранее в работе [5]. Автором работы предложена методика вычисления фактора формы и определения класса микрочастиц на основе компьютерной шкалы, построенная с помощью теории нечетких множеств. Согласно этой методике периметр микрочастиц вычислялся как количество граничных пикселей графического объекта, что приводило к существенной погрешности расчёта фактора формы микрочастиц. Причем, увеличение разрешения снимка вызывает рост погрешности (до 30%). Увеличение погрешности связано с эффектом фрактальности границ микрочастиц на растровом изображении.
В данной магистерской диссертации разработана новая методика определения фактора формы микрочастиц и их классификации, учитывающая эффект фрактальности границ. Методика реализована в приложении MetalAna¬lyzer. Приложение позволяет проводить статистический анализ графических изображений, определять площадь и периметр микрочастиц, фактор формы микрочастиц, осуществлять их классификацию. Приложение включает в себя блоки для загрузки входной информации, ее анализа и формирование отчета с полученными результатами.
Магистерская диссертация состоит из введения, трех разделов, заключения, списка использованных источников и приложения.
Первый раздел содержит описание предметной области, цель работы и постановку задач проводимого исследования.
Во втором разделе приводятся используемые в работе теоретические сведения о фрактальной геометрии, описание алгоритмов обработки растрового изображения, алгоритма определения геометрических объектов и задачи классификации микрочастиц по коэффициенту формы.
Третий раздел включает в себя выбор языка программирования, выбор архитектурного решения, описание программного продукта MetalAnalyzer, реализующего разработанные алгоритмы, и интерфейса приложения.
Диссертация оформлена в соответствии со стандартом СФУ СТО -4.2-07¬2014 [20].
Результаты работы докладывались на международной научной студен¬ческой конференции МНСК-2018 (Новосибирск) и опубликованы в материалах конференции
В результате выполнения работы разработана методика, позволяющая проводить количественный анализ структуры металлов и сплавов. Данная методика включает в себя следующее:
- алгоритм обработки растрового изображения, позволяющий очистить изображение от лишней информации, а также разбить его на изображения от¬дельных микрочастиц;
- алгоритм определения геометрических параметров микрочастиц, использующий фрактальную размерность;
- классификация микрочастиц по двумерному фактору формы.
Кроме того, разработано Desktop приложение MetalAnalyzer, которое предназначено для реализации созданных алгоритмов на практике. Результаты программных вычислений показывают внушительную точность вычисления двумерного фактора формы, что позволяет классифицировать микрочастицы растрового изображения шлифа сплава с наибольшей на сегодняшний день точностью.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
