Application of Image Recognition Technology in Evaluation of Banded Structure of S355J2W Steel Plate
摘 要
采用图像识别技术对动车组零部件用S355J2W钢板的带状组织进行评定。通过摄像头从显微镜中获取试样显微组织的图像,采用数字图像处理方法对图像进行处理,对图像进行特征物提取和特征物计数,最后计算出评定结果。结果表明:S355J2W钢板带状组织评定结果相对精度小于30%,符合带状组织评定标准要求;采用图像识别技术减少了主观因素的影响,提高了工作效率。
Abstract
Banded structure of S355J2W steel plate for EMU parts was evaluated by image recognition technology. The microstructure image of the sample was obtained from the microscope by the camera. The image was processed by digital image processing method, and then the feature objects were extracted and counted. Finally, the evaluation result was calculated. The results show that the relative accuracy of banded structure evaluation of S355J2W steel plate was less than 30%, which met the requirements of banded structure evaluation standard. The influence of subjective factors were reduced and the work efficiency was improved by the image recognition technology.
中图分类号 TF701 DOI 10.11973/lhjy-wl201909002
所属栏目 专题报道(钢的带状组织检验方法)
基金项目
收稿日期 2019/5/10
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备注孟祥亮(1984-),男,工程师,主要从事金相检验工作,mengxiangliang1054@163.com
引用该论文: MENG Xiangliang. Application of Image Recognition Technology in Evaluation of Banded Structure of S355J2W Steel Plate[J]. Physical Testing and Chemical Analysis part A:Physical Testing, 2019, 55(9): 598~601
孟祥亮. 图像识别技术在S355J2W钢板带状组织评定中的应用[J]. 理化检验-物理分册, 2019, 55(9): 598~601
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参考文献
【1】代绪成,刘中民,刘宏,等. S355ML+Z35钢板厚度方向性能不合格原因分析[J]. 理化检验(物理分册),2018,54(3):213-217.
【2】王建彬,纪玉波,李依令. 基于多结构元素的数学形态学图像边缘检测[J]. 辽宁石油化工大学学报,2006,26(2):79-82.
【3】杨争,王婵,杨德胜,等. 轴承零件材料和显微组织引起的磁粉检测非相关显示辨析[J]. 理化检验(物理分册),2019,55(5):315-317.
【4】祭胜仓. 基于数学形态学的边缘检测及其在医学图像处理中的应用[D]. 青岛:青岛大学,2007.
【5】闫德俊,孙杰. 一种改进的金相图像处理自适应加权均值滤波方法[J]. 辽宁石油化工大学学报,2005,25(4):58-61.
【6】CHAUDHURI B B,SARKAR N. Texture segmentation using fractal dimension[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1995,17(1):72-77.
【7】吉文帅. 计算机图像处理技术的应用研究[J]. 数码世界,2017(8):42.
【8】单鹂娜,李大勇. 金相组织计算机图像处理与识别技术研究现状[J]. 中国铸造装备与技术,2005(1):4-7.
【2】王建彬,纪玉波,李依令. 基于多结构元素的数学形态学图像边缘检测[J]. 辽宁石油化工大学学报,2006,26(2):79-82.
【3】杨争,王婵,杨德胜,等. 轴承零件材料和显微组织引起的磁粉检测非相关显示辨析[J]. 理化检验(物理分册),2019,55(5):315-317.
【4】祭胜仓. 基于数学形态学的边缘检测及其在医学图像处理中的应用[D]. 青岛:青岛大学,2007.
【5】闫德俊,孙杰. 一种改进的金相图像处理自适应加权均值滤波方法[J]. 辽宁石油化工大学学报,2005,25(4):58-61.
【6】CHAUDHURI B B,SARKAR N. Texture segmentation using fractal dimension[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence,1995,17(1):72-77.
【7】吉文帅. 计算机图像处理技术的应用研究[J]. 数码世界,2017(8):42.
【8】单鹂娜,李大勇. 金相组织计算机图像处理与识别技术研究现状[J]. 中国铸造装备与技术,2005(1):4-7.
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