融合异质刺激过滤的金相图像等轴α相识别

摘要：

针对钛合金金相图像存在噪声、晶界α相和片层组织与等轴α相颜色极为相似而导致"误识别"的问题,提出了一种融合异质刺激过滤的金相图像中等轴α相识别算法.该算法主要包含两大部分:(1)结合数学形态学和异质刺激理论设计实现了异质刺激模板,对晶界α相和片层组织进行了有效的过滤;(2)提出了一种结合距离变换和数学形态学的前景和背景标记方法,对等轴α相和其他组织进行了精确的标记,利用标记分水岭算法对金相等轴α相进行识别.实验结果表明,该算法过滤了金相图像中大部分的晶界仪相和片层组织,并最大程度地降低了对等轴α相边缘区域的影响.与大津算法、最大熵算法、模糊C均值聚类算法对等轴α相的识别效果相比,本文算法提高了等轴α相的识别准确率.

关键词：金相图像识别;异质刺激;数学形态学;标记分水岭算法

所属期刊栏目：31

资助基金：国家自然科学基金;河北省自然科学基金

在线出版日期：2021-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：807-815