基于图像处理的光学晶体维氏硬度测量算法

摘要：

硬度是衡量材料软硬程度的一种性能指标.针对镥铝石榴石(lutetium-aluminum garnet,LuAG)和镥镓石榴石(lutetium-gallium garnet,LuGG)等光学晶体弹性小、受压易破损、压痕边界不清晰的特点,提出一种基于图像处理的光学晶体维氏硬度测量方法.利用深度学习YOLOv5s网络,从图像中分割出维氏压痕目标位置,进行自适应二值化,选取最大连通域、骨架提取,进一步通过概率霍夫直线检测特定方向线段,得到压痕 4个顶点的准确位置.实验结果表明,平均相对误差可以控制在 1.5%以内,有效降低了传统网络算法和传统图像处理算法的计算误差,适用于对光学晶体维氏硬度的自动化精确测量.

关键词：光学晶体、维氏硬度、YOLOv5s、概率霍夫直线

所属期刊栏目：45

分类号：TN911.73;TP391.4

资助基金：国家自然科学基金;安徽省高校优秀青年人才支持计划项目

在线出版日期：2024-08-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：796-803