图像处理技术在硬度测量系统中的应用研究

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1、第27卷第5期计算机仿真2010年5月文章编号:1006—9348(2010)05—0213—04图像处理技术在硬度测量系统中的应用研究李尤丰(金陵科技学院信息技术学院,江苏南京210007)摘要:硬度图像测量问题,针对很多硬度采样图的处理,都是将压痕图边缘认为是直线,造成硬度值最后与实际硬度值误差较大的问题,提出一种改进方法。对硬度压痕图,利用阈值化提取边缘,针对边缘可能近似直线,可能弯曲的情况,利用宽步长霍夫变换,拟合边缘,得到四条较粗直线的四个交点。围绕各交点,划分一定区域。在各区域内,利用聚类分析算法,得到两类点。对每类点,利用最小二乘法,得到两条直线,求解这两条线的交点,得到精准

2、定位的压痕图顶点。根据硬度计算公式,可以精确得到某种材料的维氏硬度精确值。结果证明,方法与标样值相当接近,优于将压痕图边缘处理结果,证明方法真实、有效、精确。关键词:硬度压痕;阈值化;霍夫变换;聚类分析;~tbz乘法中图分类号:TP05文献标识码:BAHardnessSystemwithImageProcessTechnologyLIYou——feng(JinlingInstituteofTechnology,NanjingJiangsu210007,China)ABSTRACT:Inalotofhardnesssystem,theedgeoftheindentationisconside

3、redtobeastraightlinewhichwillre-suitinadeviationbetweenhardnessvalueandtheactualhardnessvalue.Theedgesareextractedwithathresholdal—gorithminthepaper.Armedattheconditionsthattheedgesmayapproximatetoastraightline,ormaybecurved,theedgesarefittedwithawide—houghtransformfromahardnessindentationimage.An

4、dthatwillreceivefourcoarsestraightsandfourverticesfromtheindentation.Aroundeveryverticeacertainareaisextended.Sopointsaleclassi-fledtotwotypeswithaclusteranalysisalgorithmineveryregion.Thentwostraightlineswillbeobtainedwiththeleastsquaremethod.Atlasttheintersectionofthesetwolinesissolved.According

5、tothehardnessformula,theVickemhardnessValuesofsomematerialscanbeprecise.Itissuperiortothemethodthattheedgesaretakenasstraightlinesonly.Thisalsoprovesthattheresultsarereal,effectiveandaccurate.KEYWORDS:Hardnessindentation;Thresholdalgorithm;Wide—houghtransform;Clusteranalysisalgorithm;Theleastsquar

6、emetIlod1引言针对压痕图边缘是直线而非弯曲的缺陷情况,提出一种针对对于硬度图像的测量方法,目前有很多文献。其中对于边缘可能为直线、也可能为曲线的硬度图像处理方法,实现硬度图像的处理,采用的算法很多,例如sobel算子处理硬度硬度精确测量。图像,较优化的小波算法处理硬度图像等,主要对硬度图像的边缘,拟合为直线,然后进行硬度分析和测量。但是,实际2硬度测试的基本原理硬度图像,有可能边缘是弯曲的,这就造成了较大误差。目在一定时间间隔里,施加一定比例的负荷,把一定形状前也有将硬度边缘认为是弯曲的文献,例如利用动态轮廓模的硬质压头压入所测材料表面,然后,将硬度压痕图传人计型(snake模型)

7、进行自顶向下的控制策略,也叫基于模型的算机,利用计算机视觉,理解和处理图像,完成硬度测量。根控制策略,来测量硬度的。这种方法效果也很好。据硬度计算公式,精确得到某种材料的维氏硬度值。针对硬度压痕图基本是菱形这样一个特征,在硬度图像维氏硬度的计算公式如下:处理实现时,针对很多已有硬度图像测量软件和算法,都是HV:2P~sin0/2—————~:0.1891P/e2‘式(1)中,:压痕对角线长的算术平均值(ram),即(收稿

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