автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.17, диссертация на тему:Описание структуры и алгоритм анализа микроструктурных металлографических изображений деформируемых алюминиевых сплавов

На правах рукописи

Перфильев Дмитрий Альбертович □ОЗОВ84Т8

ОПИСАНИЕ СТРУКТУРЫ И АЛГОРИТМ АНАЛИЗА МИКРОСТРУКТУРНЫХ МЕТАЛЛОГРАФИЧЕСКИХ ИЗОБРАЖЕНИЙ ДЕФОРМИРУЕМЫХ АЛЮМИНИЕВЫХ

СПЛАВОВ

■о

05.13.17 - теоретические основы информатики

АВТОРЕФЕРАТ диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

Красноярск - 2007

003068478

Работа выполнена в Сибирском федеральном университете

Научный руководитель:

доктор технических наук, профессор Геннадий Михайлович Цибульский

Официальные оппоненты: доктор технических наук, профессор

Георгий Алексеевич Доррер,

кандидат технических наук, профессор Евгений Алексеевич Вейсов

Ведущая организация:

Сибирский государственный аэрокосмический университет

Защита диссертации состоится 27 апреля 2007 года в 14.00 часов на заседании диссертационного совета К 212.099.05 при Сибирском федеральном университете по адресу: 660074, г. Красноярск, ул. Киренского, 26, корпус Г, ауд. Г4-17.

С диссертацией можно ознакомиться в научной библиотеке Сибирского федерального университета.

Отзывы на автореферат в 2-х экземплярах с подписью составителя, заверенные печатью организации, просим направлять по адресу; 660074, г. Красноярск, ул. Киренского, 26, ученому секретарю диссертационного совета К 212.099.05

Автореферат разослан «26» марта 2007 г.

Ученый секретарь диссертационного совета к.т.н., доцент

Кузьменко Н. Г.

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. Одним из основных источников информации о свойствах металлов и сплавов в современном металлургическом производстве служат металлографические изображения (МГИ). Имеющиеся на сегодня средства автоматизации металлографического контроля ориентированы, в первую очередь, на признаковое описание пикселей и их классификацию, реже - на выделение и анализ формы сегментов. Между тем, металлографическое исследование качества металлов и сплавов обуславливает необходимость анализа изображений с целью описания распределения химических соединений по площади изображений. Поэтому в настоящее время актуальна задача исследования структуры изображений, а также разработка моделей областей, характеризующих свойства сплавов.

Цель работы. Целью диссертационной работы является описание структуры металлографических изображений деформируемых алюминиевых сплавов.

В рамках цели решаются следующие задачи:

1) Разработка описания областей сегмент МГИ посредством анализа отношений граничных элементов областей примитив, составляющих область сегмент.

2) Выделение и классификация областей концентрации сегментов микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

3) Описание тематической карты микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

4) Разработка алгоритма металлографического анализа микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

Научная новизна работы:

1) Разработаны модели области сегмент на основе анализа отношений граничных элементов областей примитив, составляющих область сегмент, позволяющие классифицировать области сегмент микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

2) Впервые предлагается рассматривать концентрацию сегментов как область изображений. Представлен признак, позволяющий выделить концентрацию значимых компонент микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

3) Разработаны модели области концентрации сегментов на основе анализа отношений граничных сегментов, позволяющие классифицировать области концентрации значимых компонент микроструктурных МГМ деформируемых алюминиевых сплавов.

4) Разработано структурное описание тематической карты микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов, позволяющее анализировать взаимное расположение областей концентрации значимых компонент изображений.

5) Разработан алгоритм металлографического анализа микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов. Результаты работы алгоритма позволяют характеризовать свойства деформируемых алюминиевых сплавов.

Практическая ценность работы:

Разработан программно-аппаратный комплекс, осуществляющий анализ микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов. Комплекс внедрен и используется на заводе КраМЗ, а также в учебном процессе СФУ.

По материалам исследований опубликовано три статьи, две из которых опубликованы в сборниках, рекомендованных ВАК.

Структура и объем диссертации. В структуре диссертации представлены содержание, введение, три главы, заключение и приложение. Работа содержит 116 страниц машинописного текста без приложения, 34 рисунка и 13 таблиц. Список литературы содержит 98 наименований.

СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обосновывается актуальность темы диссертации, формулируется цель и задачи исследования.

В первой главе исследована концепция и алгоритмы анализа сложных изображений. В работах по данной тематике отмечается, что на сегодня сложное изображение представлено иерархической структурой, элементами которой являются описания областей, представляющих исследуемый объект с различным уровнем абстракции.

Обычно структура сложных изображений включает в себя уровни: ико-нический, примитивов, сегментов, классов сегментов и уровень тематическая карта.

Следует отметить, что в настоящее время ощущается спад активности в исследовании иконического уровня изображений. Это можно объяснить полученным на сегодня достаточным формализмом. Кроме этого, в практическом аспекте стало очевидно, что средствами иконического уровня невозможно построить модели исследуемого объекта.

В описании следующего уровня в структуре изображений наряду с широко распространенным лингвистическим подходом используется структурный подход, позволяющий представить пространственные отношения терминальной области примитив. Однако в проанализированных источниках литературы не обнаружено достаточно точного описания отношений, характеризующих соседства областей примитив в составе сегмента.

Этот недостаток отражается в том, что выделение, описание и классификация нетерминальной области сегмент остается сложной задачей, включающей анализ семантики объекта.

Можно выделить четыре основных способа описания синтаксиса области изображения:

1) Описание области в терминах признакового подхода. В ряде случаев для выполнения идентификации достаточно использование признаков, характеризующих свойства области. Следует отметить, что на сегодня существующие

признаки, используемые в описании формы области, ориентированы на выделение и описание выпуклой и односвязной области.

2) Описание области через анализ множества элементов области. Несмотря на то, что в общем случае признаков состава обычно недостаточно, возможны случаи, когда по составу можно выполнить идентификацию области.

3) Описание области через анализ ее структуры. Области могут характеризоваться одинаковым составом, но различной структурой отношений соседства элементов области.

4) Описание области посредством сочетания признакового и структурного подхода. В данном случае в описании области используется не только отношения, характеризующие свойства области, но и отношения, характеризующие соседства элементов области.

В рамках сочетания признакового и структурного подхода область изображений: d, представлена обобщенным выражением:

d = <L,{r,)xKj{r1}i>, (1)

где L — множество элементов, составляющих область d; {г,}свойства элементов L; {ту}2— отношения соседства элементов L.

В заключительной части первой главы представлены основные выводы, сущность которых заключается в том, что на сегодня нет достаточно полного синтаксического описания таких областей сложного изображения, как сегмент, класс сегментов, тематическая карта, и в связи с этим отсутствуют адекватные алгоритмы анализа сложных изображений.

Во второй главе анализируется структура МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

На рисунке 1 представлены типичные микроструктурные изображения деформируемых алюминиевых сплавов 2007 и АМгб. Экспериментальный сплав 2007 относится к сплавам системы алюминий - медь, упрочняемым термической обработкой.

Исследуемые изображения, увеличенные 1x200, были получены посредством светового микроскопа NU-2E и цифровой фотокамеры Nikon COOLPIX 950, со шлифов, вырезанных из центральной части слитков.

На изображении сплава 2007 представлены: а-твёрдый раствор (относительно большие, светлые области) и два класса значимых компонент: области монотектики свинца (относительно темные области округлой формы) и эвтектики (темные области вытянутой формы).

I

I

На изображении сплава АМгб представлены: а-твердый раствор (так же большие, светлые области) и два класса значимых компонент: интерметалл и д-ная фаза АЬМ^ (относительно темные области с включенными во внутрь светлыми областями а-твердого раствора) и эвтектика, содержащая фазы и А^еМп (представленные на изображении областями, состоящими из перемежающихся черных и серых областей).

Синтаксис микроструктурных МГЦ деформируемых алюминиевых сплавов, кроме общих свойств, характерных для класса микроструктурных МПИ, характеризуется следующими видовыми особенностями:

1) Изображения представлены структурой, позволяющей априори задать значения яркости области фон, которая близка к максимальному значению.

2) Область фон заполняет все изображение, в котором расположены области, представляющие значимые компоненты. Эти области имеют яркостное и градиентное отличие относительно области фон.

Известно, что размер, форма и состав значимых компонентов деформируемых алюминиевых сплавов является важным признаком, характеризующим свойства металла. Наиболее значимой компонентой является эвтектика. Изменение свойств эвтектики приводит к изменению прочности или пластичности сплавов.

Области, представляющие эвтектику (далее область сегмент), с достаточной уверенностью можно идентифицировать как вытянутые, протяженные и ветвистые, имеющие как прямолинейную, так и криволинейную форму.

Синтаксис областей сегмент микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов характеризуется следующими особенностями:

1) Сегмент представляет собой область изображений, имеющую границу с фоном в виде замкнутого внешнего и возможно внутреннего контура.

2) Включение или примыкание сггментов отсутствует.

6

I _ (_________ _._______... г ______ ___^^ ___

Рисунок 1

б)

— Микроструктурные изображения деформируемых алюминиевых а) сплав 2007, 6) сплав АМгб

Строгое включение в область сегмент области фон является важным данным. Однако область фон, включенная в область сегмент, не рассматривается как значимая область.

Область сегмент: 5 представлена следующей моделью:

5=<ММММ2>. (2)

где I - множество элементов, составляющих область д. Множество Ь составляют: множество примитивов: и/или множество пикселей фона: М*, включенные в область сегмент. Отношения {£,}' - свойства элементов X, Отношения {Ь¡}2-соседства элементов I.

В цели выполнения классификации областей сегмент предлагается использовать анализ отношений граничных элементов областей примитив, образующих область сегмент.

Среди множества пикселей, составляющих область примитив, выделяется подмножество граничных пикселей: Граничный пиксель области примитив состоит в отношении соседства как минимум с одним пикселем иной области примитив или пикселем, представляющим область фон.

На рисунке 2 представлены варианты соседства элементов множества Ь в составе области сегмент.

Рисунок 2 — Варианты соседства элементов Ь области сегмент. Относительно белым цветом поелставлен йюн, более темными цветами - поимитивы

Отношения соседства элементов множества Ь в области сегмент описывается следующими выражениями:

Ь12 = <(р, = у*,пм>])>, (3)

где р, - единственный граничный пиксель примитива: м>1 имеет отношение смежности с граничным пикселем некоторого примитива: у^. Выражение (3) соответствует на рисунке 2 позиции 1 а.

Ь22 = <(.Р„"=*>,ппд>, (4)

где Ру, — подмножество множества всех граничных пикселей примитива уу„ такое, что|Р„|-|/>1/*|=1. Выражение (4) обозначает, что все, кроме одного граничного пикселя примитива м>1 имеют отношения смежности с граничными пикселями некоторого и>у. Выражение (4) соответствует на рисунке 2 позиции 16.

Ъг2 = <(Р„*=ЩГ> (5)

где Ру,*- некоторое подмножество множества граничных пикселей примитива >с„ такое, что 1ЛЛ=[2; (М -1)]. Выражение (5) соответствует позиции 1 на рисунке 2.

¿>42=< = мг1г\М)>. (6)

Выражение (6) указывает, что все граничные пиксели ту,, имеют отношения смежности только с пикселями фона: М. Выражение (6) соответствует позиции 2 на рисунке 2.

= (7)

Выражение (7) указывает, что все граничные пиксели м>„ имеют отношения смежности только с граничными пикселями \у„ т. е. \vj2w,. Выражение (7) соответствует позиции 2а на рисунке 2.

= (8)

Выражение (8) указывает, что граничные пиксели wh имеют отношения смежности с пикселями M и М*, т. е. M*owi. Выражение (8) соответствует позиции 26 на рисунке 2.

В соответствии с выражениями (3) - (8) область сегмент обладает следующими свойствами:

1) Модель soi _ вырожденный сегмент представляет собой область изображений, состоящую из единственного примитива. В этом случае граничные

пиксели примитива имеют отношение соседства только с пикселями фона. Область вырожденный сегмент представлена выражением:

soi = < b- и b42 >. (9)

Отношение b,1 характеризует свойство области примитив. Обычно Ь,1 обозначает «быть отличной яркости» относительно фона (имеется в виду среднее значение яркости пикселей составляющих примитив). Например, «быть светло-серым» или «быть серым» или и т. д. «быть черным».

2) Модель «ю — сегмент представляет собой область, состоящую из множества примитивов, т. e.l Wi\>l. В этом случае примитивы имеют отношение соседства с иными примитивами, составляющими область сегмент, и с множеством элементов области фон, окружающими данную область. Область сегмент представлена выражением:

5ю = < Wb и{г>,-ЬзЛ}2 >• (Ю)

3) Модель in - сегмент с «дырой» представляет собой область, включающую элементы фона, т. е. М*. Примитивы области сегмент с дырой имеют отношение соседства с иными примитивами, составляющими область, и с элементами области М* и М. Модель области сегмент с дырой представлена выражением:

5„=<^„Af»,{b<}1u662>. (11)

Более сложные ситуации отношений соседства элементов области сегмент выразимы с помощью выражений (9) - (11).

Представленные модели позволяют классифицировать области сегмент микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

Однако не только размер, форма и состав значимых компонент является важным признаком, характеризующим свойства металлов и сплавов, но и их расположение.

В ряде металловедческих работ приводятся практические результаты исследований микроструктурных изображений различных металлов и сплавов, в которых отмечается, что относительная разновидность расположения значимых компонент характеризует свойства металлов и сплавов. На сегодня такой анализ выполняется на основе опыта металловеда - эксперта.

Поэтому, в цели дальнейшего анализа, удобно ввести признак, позволяющий выделить области расположения значимых компонент или их концентрацию.

В работе предлагается вычислять значение признака концентрации сегментов: c,(é), используя следующие соотношение:

c,(t') = NS,/ ANSt, (12)

где $ - цель металлографического анализа (указывает на класс значимых компонент изображений); ШБ, - площадь треугольной области, образованной тремя центрами тяжести сегментов, находящихся на минимальном евклидовом расстоянии друг от друга; ОД - сумма площадей сегментов, представляющих вершины треугольной области.

Следует отметить, что в отличие от областей сегмент, контур областей концентрации сегментов в явном виде на изображениях отсутствует. Однако различие в расположении сегментов очевидно.

В основу алгоритма выделения областей концентрации сегментов положена концепция построения триангуляционной диаграммы. Суть алгоритма заключается в том, что изображение разбивается на треугольные области минимальной площади. Вершинами треугольных областей являются точки, представляющие геометрические центры тяжести сегментов, находящихся на минимальном евклидовом расстоянии друг от друга.

На рисунке 3 показан результат построения триангуляционных диаграмм сегментированных изображений сплавов 2007 и АМгб.

а) б)

Рисунок 3 — Триангуляционные диаграммы а) сплав 2007, б) сплав АМгб

В дальнейшем на основе значения признака концентрации сегментов осуществляется выделение областей концентрации сегментов.

На рисунке 4 показан результат выделения областей концентрации эвтектики сплавов 2007 и АМгб.

На рисунке 4 области с относительно высокой концентрацией эвтектики (сегментов) представлены на изображениях более темным тоном.

Область концентрации сегментов: к представим выражением:

(13)

где £ - множество элементов, образующих область концентрации сегментов; {с^}1 - свойства компонент Ц {с,}2- соседства компонент I.

В рамках признакового подхода, в цели идентификации областей концентрации сегментов, наряду с метрическими и параметрическими признаками предлагается использовать нризнак концентрации сегментов, позволяющий выделить и идентифицировать области концентрации сегментов, т. е.

В рамках структурного подхода для идентификации областей концентрации сегментов используется описание отношений соседства граничных элементов (сегментов) областей. Граничный сегмент имеет хотя бы одно отношение соседства (отношение смежности) с сегментом иной области концентрации сегментов, в том числе области, представляющей фон.

В качестве с//) фигурирует величина концентрации сегментов фон, удовлетворяющая требованиям качественного сплава. Значение области фон предлагается определять на основе среднего значения распределения признака концентрации сегментов: Ас/!') по всей триангуляционной диаграмме изображения и его корректировки на основе опыта металловеда эксперта.

На рисунке 5 представлены варианты соседства областей концентрации сегментов.

а) б)

Рисунок 4 — Результат выделения областей концентрации эвтектики а) сплав 2007, б)сплавАМгб

Рисунок 5 — Варианты соседства областей концентрации сегментов. Серым цветом представлен фон, относительно более светлым и темным цветом области соответственно низкой и высокой концентрации сегментов.

Отношения соседства областей концентрации сегментов изображений описывается следующими выражениями:

С\ = < (5! = А; г\ >, (14)

где — единственный граничный сегмент области концентрации сегментов :к, имеет отношение смежности с граничным сегментом некоторой области иной концентрации сегментов: А}-, (подразумевается, что области и Щ имеют значения концентрации, отличные от области фон: £„). Выражение (14) соответствует позиции 1 а на рисунке 5.

= < №*'= к, П к,) >, (15)

где 5'.,"- подмножество множества: & всех граничных сегментов области такое, что 1^1 — 11=1- Выражение (15) обозначает, что все, кроме одного граничного сегмента области к{ имеют отношения смежности с граничными сегментами некоторой области ¿у. Выражение (15) соответствует позиции 16 на рисунке 5.

Оъ - < (5/= к,п Щ >, (16)

где - некоторое подмножество множества граничных сегментов области кь такое, что 1^*1 =[2; (1$/*|-1)]. Выражение (16) соответствует позиции 1 на рисунке 5.

с42=<(£ = А,п*т)>.

(17)

Выражение (17) указывает, что все граничные сегменты области к„ имеют отношения смежности только с пикселями фона кт, (подразумевается, что область к{ имеет более высокое значение концентрации относительно области кт). Выражение (17) соответствует позиции 2 на рисунке 5.

С)2=<й=^пу>. (18)

Выражение (18) указывает, что все граничные сегменты области кр имеют отношения смежности только с пикселями фона (подразумевается, что область к) имеет более низкое значение концентрации относительно £т). Выражение (18) соответствует позиции 2а на рисунке 5.

В соответствии с выражениями (14) - (18) области концентрации сегментов обладают следующими свойствами:

1) Модель Ао! - вырожденная область концентрации сегментов, представляет собой область, состоящую из единственного треугольника триангуляционной диаграммы изображений. В этом случае все сегменты области к, или к} являются граничными с сегментами области фон. Модель Лоь представлена выражением:

йЬ1=<^,{с/}1и{с4,с5}2>, (19)

где {с,}<1>- характеризует свойство области относительно значения Ас$'). Например, «быть низкой концентрации» или «быть удовлетворительной концентрацию) или и т.д. «быть высокой концентрации сегментов» относительно фона.

2) Модель кю - область концентрации сегментов представляет собой область, состоящую из множества треугольников диаграммы, причем: |К'|>1. Граничные сегменты области концентрации сегментов имеют отношения соседства с граничными сегментами иной области концентрации сегментов и с множеством граничных сегментов области фон, окружающими данные области. Модель ¿ю представлена выражением:

¿ю = <П{с,}1^{с1-Сз}2>, (20)

где Vя — множество треугольников, составляющих область концентрации сегментов.

Состав моделей (19, 20) позволяет классифицировать области концентрации сегментов микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

Следующим важным признаком, характеризующим свойства металлов и сплавов, является взаимное расположение классов значимых компонент изображений.

По мнению металловедов, анализ взаимного расположения компонент должен позволить охарактеризовать достаточность свойств для предотвращения образования дефектов, и прогнозировать дальнейшие развитие свойств сплавов.

Сегодня анализ взаимного влияния компонент выполняется на основе теоретических расчетов и изучении диаграмм состояний сплавов. Анализ диаграмм позволяет прогнозировать характер процессов затвердевания, количественный состав образующихся фаз и возможность дальнейших превращений в твердом состоянии. Однако результаты теоретического анализа не могут заменить практического исследования.

Поэтому целью дальнейшего анализа микроструктурных изображений является описание взаимного расположения областей концентрации классов значимых компонент деформируемых алюминиевых сплавов.

Среди множества целей металлографического анализа микроструктурных изображений может быть: анализ расположения компонент фазового состава, иных микроструктурных составляющих, в том числе микроструктурных дефектов, а также их некоторая совокупность.

Всякая элементарная цель металлографического анализа: /еТ, указывает на класс анализируемых компонент. Некоторая цель металлографического анализа (Т ) может объединять в себе элементарные цели, образуя относительно сложную тематическую карту изображений.

Обобщенно цели микроструктурного металлографического анализа некоторого класса сплавов или металлов можно представить в виде схемы на рисунке 6.

Цели микроструктурного металлографического анализа (Т1)

1. Концентрации сегао

2. Сегментов;

3. Примитивов.

Описание областей:

1. Концентрации сегментов;

2. Сегментов;

3. Примитивов.

Описание областей:

1. Концентрации сегментов;

2. Сегментов;

3. Примитивов.

Рисунок б - Цели микроструктурного металлографического анализа

В описании синтаксиса тематической карты удобно использовать структурный подход. В описании состава тематической карты изображений использованы следующие наиболее информативные признаки:

1) Количество целей анализа, составляющих тематическую карту. В этом случае идентификация осуществляется на основе сравнения состава множества целей анализа изображений.

2) Количество разных типов целей анализа, составляющих тематическую карту изображений (имеется в виду количество элементарных и сложных целей анализа). В этом случае идентификация осуществляется на основе сравнения состава множества типов целей анализа, составляющих тематическую карту изображений.

Использование признаков состава для описания тематической карты недостаточно, в связи с тем, что для более детального анализа необходимо исследовать взаимное расположение классов областей концентрации значимых компонент изображений.

По аналогии моделей используемых в описании областей изображений синтаксис тематической карты представим следующим выражением:

Г/=<Х,{е,}1^{еу}2>, (21)

где Ь - множество классов компонент составляющих тематическую карту изображений; отношения {е,}1 - свойства компонент Ь; {е^2 - соседства компонент I.

Тематическая карта обладает следующими свойствами:

1) Вырожденная тематическая карта - представлена единственной элементарной цепью металлографического анализа (/).

Вырожденная тематическая карта представлена выражением:

/, = <Ме/}Ме-Л2>, (22)

где к, - множество областей концентрации некоторого класса значимых компонент, {е,}1 - свойства к,\ {е„}2- отношение соседства данного класса значимых компонент с а-твердым раствором.

2) Тематическая карта изображения представляет сложную цель, т. е.

1Я>1.

Тематическая карта изображений представлена выражения:

Т^<К,{е,)Х^{е]}2>, (23)

где К - множество классов значимых компонент в рамках цели металлографического анализа; {е/}1 - свойства К\ {е^2 - соседство классов значимых компонент, в том числе с а-твердым раствором.

В качестве примера на рисунке 7 представлена тематическая карта взаимного расположения областей концентрации эвтектики и моногектики свинца сплава 2007, эвтектики и интерметалл и дноЙ фазы сплава АМгб.

а) б)

Рисунок 7 — Взаимное расположение областей концентрации значимых компонент а) сплав 2007, б) сплав АМгб

В цели реализации металлографического анализа разработан алгоритм анализа микрострукхурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

Алгоритм ориентирован на работу с экспертом металловедом. Основными функциями эксперта металловеда являются указание цели металлографического анализа и оценка полученных результатов,

В ходе металлографического анализа изображений требуются дополнительные точки взаимодействия с экспертом, вызванные необходимостью корректировки решающего правила на этапе сегментации изображений и выделения областей концентрации сегментов.

Корректировка решающего правила в процессе сегментации и выделения областей концентрации сегаентов вызвана необходимостью адаптации работы алгоритма к конкретному изображению и в цели прогнозирования изменений свойств сплавов.

Поэтому, алгоритм анализа микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов включает в себя несколько по следовательно выполняемых этапов.

После каждого этапа эксперту металловеду предоставляются результаты анализа значимых компонент изображений. Результаты анализа отображаются на изображении и в таблице.

На рисунке 8 представлена блок-схема алгоритма анализа микрострук-чурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

Коней

Рисунок 8 — Алгоритм анализа микроструктурных МГИ

Разработанный алгоритм может быть применен и для иных микроструктурных МГИ, соответствующих данному синтаксису.

В третьей главе представлены экспериментальные результаты.

Целью проводимых экспериментальных исследований являлась проверка адекватности предложенных моделей классификации значимых компонент микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов, предложенного признака выделения областей концентрации сегментов и работы алгоритма металлографического анализа микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

В эксперименте были использованы двадцать микроструктурных изображений, представляющих микроструктуру центральной части слитков деформируемых алюминиевых сплавов АМгб и 2007.

Предварительно в цели эксперимента была выполнена сегментация изображений и идентификации классов сегментов изображений. Далее в рамках задачи классификации осуществлялся анализ отношений {Ь,}1 и {Ь7}2 для всех областей сегмент изображений. В результате классификации на исходных изображениях области сегмент помечались внешними цветными контурами в соответствии с моделями (9) - (11).

Результаты классификации были представлены в виде дополнения к таблице количественного металлографического анализа изображений (ГОСТ 21073).

Дальнейшей задачей эксперимента являлась проверка адекватности предложенного признака концентрации сегментов и формирование тематической карты изображений.

Эксперимент начинался с указания цели. Далее системой в автоматическом режиме выполнялась фильтрация сегментированных изображений в соответствии с каждой / на базе моделей сегмент, построение триангуляционной диаграммы и вычисление значения признака концентрации области фон.

Для корректировки значений признака концентрации области фон эксперту металловеду предлагалось выполнить следующие шаги:

1) Самостоятельно изменить значение признака концентрации области

фон.

2) В целях более точного анализа задавались дополнительные значения, характеризующие концентрацию сегментов. Например, могли быть заданы интервалы, характеризующие неудовлетворительную, удовлетворительную и хорошую концентрацию сегментов. В дальнейшем металловеду эксперту предлагалось изменить значения интервалов (обычно металловедом выполнялось сужение одного из интересующих его интервалов).

В ходе эксперимента было отмечено, что фазовая структура центрального участка отливок одного сплава обладает общностью строения. Это позволило значительно сократить необходимый ресурс на корректировку значения концентрации области фон.

Эксперименты с корректировкой интервалов имели целью выявление возможных изменений формы и расположения областей концентрации сегментов изображений. Эксперименты позволили прогнозировать изменения свойств исследуемого образца на основе анализа изменений тематической карты изображений.

В результате экспериментов на изображениях сплавов АМгб и 2007 были выделены области, характеризующие концентрацию значимых компонент металлографических изображений. Кроме этого, результаты классификации были представлены в таблице дополнительно к результатам, характеризующим свойства областей сегмент.

В ходе экспериментов выяснилось следующее.

В результате работы алгоритма классификации сегментов, выделения и классификации областей концентрации сегментов не было зафиксировано серьезных ошибок.

На основании полученных результатов в целом можно сделать вывод об адекватности предложенных моделей сегментов и концентрации сегментов, признака выделения областей концентрации сегментов и алгоритма металлографического анализа, обеспечивающих приемлемую полноту анализа микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

ОСНОВНЫЕ РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

1) Разработаны модели области сегмент на основе анализа отношений граничных элементов областей примитив, составляющих область сегмент, позволяющие классифицировать области сегмент микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

2) Впервые предлагается рассматривать концентрацию сегментов как область изображений. Представлен признак, позволяющий выделить концентрацию значимых компонент микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

3) Разработаны модели области концентрации сегментов на основе анализа отношений граничных сегментов, позволяющие классифицировать области концентрации значимых компонент микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

4) Разработано структурное описание тематической карты микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов, позволяющее анализировать взаимное расположение областей концентрации значимых компонент изображений.

5) Разработан алгоритм металлографического анализа микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов. Результаты работы алгоритма позволяют характеризовать свойства деформируемых алюминиевых сплавов.

6) Разработан программно-аппаратный комплекс, осуществляющий анализ микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

1. Цибульский, Г. М. Распределенная среда решения задач анализа и интерпретации изображений / Г. М. Цибульский, Ю. А. Маглинец, Д. А. Перфильев // Проблемы информатизации региона. ПИР 2001: Сб. науч. трудов. - Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2002. - С. 4 - 43.

2. Перфильев, Д. А. Классификация сегментов металлографических изображений деформируемых алюминиевых сплавов / Д. А. Перфильев // Вестник Сибирской аэрокосмической академии имени академика М. Ф. Решетнева. Вып. 1 (14). - Красноярск, 2006. - С. 76 - 78.

3. Перфильев, Д. А. Область концентрации сегментов металлографических изображений деформируемых алюминиевых сплавов / Д. А. Перфильев, Г. М. Цибульский // Вестник Сибирской аэрокосмической академии имени академика М. Ф. Решетнева. Вып. 6 (13). - Красноярск, 2007. - С. 30 - 32.

4. Перфильев, Д. А. Модели концентрации сегментов металлографических изображений деформируемых алюминиевых сплавов / Д. А. Перфильев; Краснояр. гос. техн. ун-т. - Красноярск, 2006. - 9 с. - Библиогр.: 9 назв. - Рус. -Деп. в ВИНИТИ 26.02.07 № 172-В 2007.

ПУБЛИКАЦИИ ПО ТЕМЕ ДИССЕРТАЦИИ

Отпечатано на ротапринте Сибирского федерального университета. 660074, Красноярск, ул. Киренского, 26. Тираж 100 экз. Заказ № 627

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1 Описание структуры и алгоритмы анализа изображений

1.1 Иерархическая структура изображений.

1.2 Описание иконического уровня в структуре изображений

1.3 Описание уровня примитив в структуре изображений.

1.4 Описание уровня сегмент в структуре изображений.

1.5 Алгоритмы анализа изображений.

1.6 Выводы по главе 1.

Глава 2 Описание структуры и алгоритм анализа микроструктурных металлографических изображений деформируемых алюминиевых сплавов.

2.1 Описание и классификация областей сегмент микроструктурных металлографических изображений деформируемых алюминиевых сплавов.

2.2 Выделение и классификация областей «концентрации сегментов» микроструктурных металлографических изображений деформируемых алюминиевых сплавов.

2.3 Тематическая карта микроструктурных металлографических изображений деформируемых алюминиевых сплавов.

2.4 Алгоритм анализа микроструктурных металлографических изображений деформируемых алюминиевых сплавов.

2.5 Выводы по главе 2.

Глава 3 Экспериментальные исследования алгоритма анализа металлографических изображений деформируемых алюминиевых сплавов.

3.1. Цели и задачи экспериментального исследования.

3.2 Описание программно-аппаратной системы.

3.3 Описание экспериментальных исследований.

3.4 Выводы по главе 3.

Актуальность темы. Одним из основных источников информации о свойствах металлов и сплавов в современном металлургическом производстве служат металлографические изображения (МГИ). Имеющиеся на сегодня средства автоматизации металлографического контроля ориентированы, в первую очередь, на признаковое описание пикселей и их классификацию, реже - на выделение и анализ формы сегментов. Между тем, металлографическое исследование качества металлов и сплавов обуславливает необходимость анализа изображений с целью описания распределения химических соединений по площади изображений. Поэтому, в настоящее время актуальна задача исследования структуры изображений, а также разработка моделей областей, характеризующих свойства сплавов.

Цель работы. Целью диссертационной работы является описание структуры металлографических изображений деформируемых алюминиевых сплавов.

В рамках цели решаются следующие задачи:

1. Разработка описания областей сегмент МГИ, посредством анализа отношений граничных элементов областей примитив составляющих область сегмент.

2. Выделение и классификация областей концентрации сегментов микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

3. Описание тематической карты микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

4. Разработка алгоритма металлографического анализа микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

Научная новизна работы:

1. Разработаны модели области сегмент на основе анализа отношений граничных элементов областей примитив, составляющих область сегмент, позволяющие классифицировать области сегмент микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

2. Впервые предлагается рассматривать концентрацию сегментов как область изображений. Представлен признак, позволяющий выделить концентрацию значимых компонент микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

3. Разработаны модели области концентрации сегментов на основе анализа отношений граничных сегментов, позволяющие классифицировать области концентрации значимых компонент микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

4. Разработано структурное описание тематической карты микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов, позволяющее анализировать взаимное расположение областей концентрации значимых компонент изображений.

5. Разработан алгоритм металлографического анализа микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов. Результаты работы алгоритма позволяют характеризовать свойства деформируемых алюминиевых сплавов.

Практическая ценность работы:

Разработан программно-аппаратный комплекс, осуществляющий анализ микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов. Комплекс внедрен и используется на заводе КраМЗ, а также в учебном процессе СФУ.

По материалам исследований опубликовано три статьи, две из которых опубликованы в сборниках, рекомендованных ВАК.

Структура и объем диссертации. В структуре диссертации представлены содержание, введение, три главы, заключение и приложения. Работа содержит 116 страниц машинописного текста без приложения, 34 рисунка и 13 таблиц. Список литературы содержит 98 наименований.

3.4 Выводы по главе 3

Целью проводимых экспериментальных исследований являлась проверка адекватности: предложенных моделей сегментов для классификации значимых компонент микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов, предложенного признака выделения и классификации областей концентрации сегментов, а также работы алгоритма металлографического анализа микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

В ходе экспериментов выяснилось следующее:

В результате работы алгоритма классификации сегментов был получен полный детальный металлографический анализ фазового состава значимых компонент микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

В результате работы алгоритмов выделения и классификации областей концентрации сегментов не было зафиксировано ошибок. В результате был получен детальный металлографический анализ, характеризующий концентрацию фазового состава значимых компонент микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

В процессе металлографического анализа автоматически установленные значения и интервалы признака концентрации сегментов экспертом металловедом редко корректировались, что положительно повлияло на время анализа изображений. Модель тематической карты, характеризующая взаимное расположение областей концентрации значимых областей изображений, позволила прогнозировать изменение свойств сплавов в дальнейших испытаниях.

По результатам анализа изображений следует отметить следующее:

1) Области эвтектики, имеющие относительно большие размеры, обычно л представлены моделью ^ю (65), что указывает на их фазовую неоднородность. С другой стороны, области эвтектики, имеющие относительно меньшие размеры, обычно представлены моделью £оь что указывает на их фазовую однородность СиА12. Следует также отметить, что области эвтектики, имеющие относительно большие размеры, обычно располагаются относительно близко друг к другу на отдельных участках изображений.

2) Области с повышенной концентрацией сегментов входят в состав относительно больших по площади областей с меньшим значением признака концентрации.

3) Области с повышенной концентрацией сегментов имеют относительно более вытянутую форму с изрезанными границами, с меньшим значением признака концентрации - относительно более округлую с плавными границами. Так, можно утверждать, что повышение концентрации значимых компонент на изображениях приводит к изменению формы и расположения областей концентрации значимых компонент МГИ от округлой с плавными границами к вытянутой форме с изрезанными границами. Области концентрации, имеющие вытянутые формы с изрезанными границами, характеризуются металловедами экспертами как зоны с повышенным энергетическим полем, обычно ведущим к образованию дефектов в структуре сплавов.

На основании полученных результатов в целом можно сделать вывод об адекватности предложенных моделей сегментов, признака выделения и описания областей концентрации сегментов и алгоритма металлографического анализа, обеспечивающих приемлемую полноту анализа микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В заключение сформулируем положения, характеризующие научную и практическую значимость диссертационной работы.

Научная новизна работы:

1. Разработаны модели области сегмент на основе анализа отношений граничных элементов областей примитив, составляющих область сегмент, позволяющие классифицировать области сегмент микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

2. Впервые предлагается рассматривать концентрацию сегментов как область изображений. Представлен признак, позволяющий выделить концентрацию значимых компонент микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

3. Разработаны модели области концентрации сегментов на основе анализа отношений граничных сегментов, позволяющие классифицировать области концентрации значимых компонент микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

4. Разработано структурное описание тематической карты микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов, позволяющее анализировать взаимное расположение областей концентрации значимых компонент изображений.

5. Разработан алгоритм металлографического анализа микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов. Результаты работы алгоритма позволяют характеризовать свойства деформируемых алюминиевых сплавов.

Практическая ценность работы:

Разработан программно-аппаратный комплекс, осуществляющий анализ микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

1. Павлидис, Т. Иерархические методы в структурном распознавании образов / Т. Павлидис // ТИИЭР. 1979. - № 5. - С. 39 - 49.

2. Денисов, Д. А. Компьютерные методы анализа видеоинформации: монография /Д. А. Денисов; Краснояр. гос. техн. ун-т. Красноярск, 1993. - 192 с.

3. Денисов, Д. А. Структурные методы описания объектов изображений: препринт / Д. А. Денисов, А. К. Дудкин, В. П. Пяткин; ВЦ СО АН СССР. Новосибирск, 1988. - 35 с.

4. Чукин, К. С. Структуры данных для представления изображений / К. С. Чукин // Зарубежная радиоэлектроника. 1983. - №8. - С. 124 - 129.

5. Александров, В. В. Представление и обработка изображений: рекурсивный подход / В. В. Александров, И. Д. Горский. Ленинград: Наука, 1985. - 189 с.

6. Маглинец, Ю. А. Модели и методы анализа и интерпретации одного класса металлографических изображений / Ю. А. Маглинец // Четвертая всероссийская конференция «Проблемы информатизации региона», КГТУ. Красноярск, 1998.-С. 45-53.

7. Маглинец, Ю. А. Приложение семиотического подхода к интерпретации металлографических изображений / Ю. А. Маглинец, Г. М. Цибульский // Проблемы информатизации региона: Труды межрегиональной конференции. Красноярск, 1995.-С. 189.

8. Яншин, В. В. Анализ и обработка изображений: принципы и алгоритмы / В. В. Яншин. М.: Машиностроение, 1994. - 112 с.

9. Садыков, С. С. Методы выделения структурных признаков изображений / С. С. Садыков, В. Н. Кан, И. Р. Самандаров. Ташкент: Фан, 1985. - 104 с.

10. Дуда, Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен / Р. Дуда, П. Харт. М.: Мир, 1976, - 512 с.

11. Прэтт, У, Цифровая обработка изображений: в 2-х т. / У. Прэтт. -М.: Мир, 1982.-790 с.

12. Денисов, Д. А. Цифровой анализ изображений (Методы описания геометрических структур): препринт / Д. А. Денисов, А. К. Дудкин, В. П. Пяткин. Новосибирск, 1987. - 54 с.

13. Федоров, Д. К. Алгоритмы распознавания образов на основе атрибутивных грамматик для цифровой обработки изображений: препринт / Д. К. Федоров, Е. В. Чепин; Московский инженерно-физический институт. 1988. -№008.

14. Андреев, А. М. Анализ и синтез случайных пространственных текстур / А. М. Андреев, J1. С. Базарский // Зарубежная радиоэлектроника. 1984. -№2.-С. 34-45.

15. Чернявский, К. С. Математическая морфология новый метод анализа изображений структуры металлов и сплавов / К. С. Чернявский // Заводская лаборатория. - 1982. - № 10. - С. 26 - 34.

16. Крупников, Г. П. Зарубежные серийно выпускаемые анализаторы изображений / Г. П. Крупников, И. А.Марков, Н. А. Подвысоцкая, М. П. Сергеев // Вопросы атомной науки и техники. Серия: ядерное приборостроение. 1985. -№4. -С. 191-217.

17. Serra J. Introduction to mathematical morphology / J. Serra // «Comput. Vision, Graph., and Image Process». 1986. - № 3. - P. 283 - 305.

18. Chermant, J-L Morphological analysis of Al-Si alloys by fully automatic image analysis. / J-L Chermant, M. Coster, G. Gougeon // Pract. Metallogr. 1989.-№ 8.-P. 415-427.

19. Wendrock, T. Characterisation of microstructural anisotropy of steel by means / T. Wendrock // «Comput. Vision, Graph., and Image Process». 1994. - № 8. -P. 156-163.

20. Bois, F. Automatisation de l'Etude morphologique d'alliages aciculares par analyse de Fourier. / F. Bois, D. Georget // Rev. Met. 1991. - №2. - P. 352.

21. Schmitter, E. D. Automatic grain size determination and classification of iron carbides with neural nets / E. D. Schmitter // Steel res. 1995. - №10. - P. 449 -453.

22. Гульбинас, P. Ю. Разработка методов, алгоритмов и создание системы автоматизированного анализа структурных изображений: препринт / Р. Ю. Гульбинас; АН Лит. ССР, ИФТПЭ. Каунас, 1986. - 197 с.

23. Haralick, R. Statistical image. Texture Analysis-in: Handbook for Pattern Recognition & Image Processing / R. Haralick // Academic Press. 1986. - P. 247-297.

24. Таганов, А. И. Синтез логико-алгебраических моделей контурных изображений / А. И. Таганов. М.: Мир, 1984. - 226 с.

25. Ростокер, В. Микроскопический метод в металловедении: пер. с англ. / В. Ростокер, Д. Дворак. М.: Металлургия, 1967. - 206 с.

26. Салтыков, С. А. Стереометрическая металлография: 3-е изд. / С. А. Салтыков. М: Металлургия, 1970. - 376 с.

27. Хуигер, Г. И. Избранные методы исследования в металловедении: пер. с нем. / Г. Й. Хунгер. М: Металлургия, 1985. - 416 с.

28. Smolley, V. Digital image analysis in quantitative metallography / V. Smolley, H. F. Fischmeister //Proc. collog. math, morphol., stereol. and image anal. -Prague, 16 sept., 1982. P. 182 - 200.

29. Борисенко, В. И., Златопольский А.А., Мучник И.Б. Сегментация изображений (состояние проблемы) / В. И. Борисенко, А. А. Златопольский И. Б. Мучник // Автоматика и телемеханика. 1987. - №7. - С. 3 - 56.

30. Чернявский, К. С. Принципы анализа геометрической структуры материалов (стереология реальных структур) / К. С. Чернявский // Заводская лаборатория. 1985. - №9. - С. 38 - 44.

31. Tanimoto, S. «The editing of picture segmentation using local analyses of graphs» / S. Tanimoto, T. Pavlidis // CACM, vol. 20. 1977. - P. 223 - 229.

32. Фу, К. С. Структурные методы в распознавании образов: пер. с англ. / К. С. Фу. М.: Мир, 1977. - 320 с.

33. Фу, К. С. Робототехника: пер. с англ. / К. С. Фу. М.: Мир, 1979.354 с.

34. Ope, О. Теория графов. Главная редакция физико-математической литературы / О. Ope. M.: Наука, 1968. - 410 с.

35. Харари, Ф. Теория графов / Ф. Харари. М.: Мир, 1973. - 302 с.

36. Мелихов, А. Н. Ориентированные графы и конечные автоматы / А. Н. Мелихов // Главная редакция физико-математической литературы. Изд-во «Наука», М.: Мир, 1971. - 416 с.

37. Бакут, П. А. Сегментация изображений: методы пороговой обработки / П. А. Бакут, Г. С. Колмогоров, И. Э. Варновицкий // Зарубежная радиоэлектроника. 1987. -№10. - С. 54 - 61.

38. Колумен, Г. Б. Сегментация изображений при помощи автоматической классификации. / Г. Б. Колумен, X. С. Эндрюс // ТИИЭР. 1979. - №5. - С. 39-49.

39. Ballard, D. Computer Vision Prentice Hall / D. Ballard, C. Brown. -Inc., N.J., 1982.-573 p.

40. Matsujama, T. Knowledge-based aerial image understanding systems and expert systems for image processing / T. Matsujama // IEEE Trans, on geosciense and remote sensing. Vol. 6e-25. May 1987. - №3. - P. 305 - 316.

41. Попов, Э. В. Искусственный интеллект: в 3 кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: справочник / Э. В. Попов. М.: Радио и связь, 1990.-320 с.

42. Tailor A. Knowledge-based interpretation of remotly sensed images / A. Tailor, A. Cross, C. Hoggt D. Mason. // Image and vision computing. 1986. - V. 4, №2.-P. 67-83.

43. Jean-Marc, С. Expert systems, image processing and image interpretation / C. Jean-Marc, C. Garbay // 8th int. conf. pattern recogn. Paris, Oct 27-31,1986.-P. 175-177.

44. Hiromichi, I. An expert system for image processing / Hiromichi Iwase, Takashi Toriu, Toshiyuki Gotoh // 4th Conf. Artif. Intell. San-Diego, Calif., March 14-18,1988.-P. 395-399.

45. Matsuyama, Т. Expert Systems for Image Processing: Knowledge-based composition of image analysis Processes / T. Matsuyama // Computer Vision, Graphics, and Image Processing. 1989. - v. 48, №1. - P. 22 - 49.

46. Matsuyama, Т. Knowledge Organization and Control Structure in Image Understanding / T. Matsujama // Pro. 7th Int. Conf. Pattern Recogn. Monthreal, Juli 1984.-V. 2.-P. 18-27.

47. Фролов, H. H. Автоматизация металлографического контроля в отраслях машиностроительного комплекса / Н. Н. Фролов, Ф. Н. Шальнов, С. М. Никитаев // Заводская лаборатория. 1987. - № 1. - С. 1 - 3.

48. Гульбинене, Р. И. Автоматизированный микроструктурный анализ металлических шлифов: препринт / Р. И. Гульбинене, Р. Ю. Гульбинас; АН Лит. ССР, ИФТПЭ. Каунас, 1987. - 123 с.

49. Бернштейн, М. Л. Металловедение и термическая обработка стали: справ, изд: в 3-х т. Т.1. Методы испытаний и исследования: в 2-х кн. Кн. 1. / М. Л. Бернштейн, А. Г. Рахштадт. М: Металлургия, 1991. - 304 с.

50. Клынин, Ю. П. Комплекс «Эпиквант» микро-ЭВМ для автоматизированного количественного анализа микроструктуры / Ю. П. Клынин, О. М. Юнаева, В. Н. Вальтерис // Заводская лаборатория. 1989. - № 5. - С. 53 - 54.

51. Chadda, V. К. Image analysis system for quantitative metallography / V. K.Chadda, D. G.Jposhi, S. N.Murthy // Bull, mater, sci., vol. 8. 1986. - № 2. - P. 231 -237.

52. Fargues, J. Characterisation de la forme du graphite a l'aide d'un analyser d'images. / J. Fargues, M. Stucky // Rev. met. 1994. - V.91. - №2. - P. 267 - 275.

53. Carpon, R. Analyse morphologique des suires formes lors de la combustion des matériaux: Definition d'indicateurs / R. Carpon, M. Curci, E. Ditmar // Rev. Met. 1994. - v.91. - N 2. - P. 349.

54. Зенкин, А. А. Когнитивная компьютерная графика / А. А. Зенкин. -M.: Наука, 1991.-192 с.

55. Препарата, Ф. Вычислительная геометрия: Введение: пер. с англ. / Ф. Препарата, М. Шеймос М.: Мир, 1989. - 478 с.

56. Яглом, И. М. Выпуклые фигуры / И. М. Яглом, В. Г. Болтянский. -М.: Гостехиздат, 1951. 430 с.

57. Shamos, M. I. Computational geometry / M. I. Shamos // Ph. D. Thesis, Dept. Of Computer. Sci., Yale Univ., 1978. 254 p.

58. Freeman, H. Computer processing of line-drawing images / H. Freeman // Comput. Surveys 6. 1974. - P. 57 - 97.

59. Shapiro, L. Data Structures for picture processing / L. Shapiro // A survey computer graphic sand image processing. - 1979. -V. 11 - № 2. - P. 34 - 41.

60. Фокс, Дж. Программное обеспечение и его разработка / Дж. Фокс. -М.: Мир, 1985.-368 с.

61. Попов, Э. В. Искусственный интеллект: в 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: справочник / Э. В. Попов. М.: Радио и связь, 1990 - 310 с.112

62. Чернявский, К. С. Автоматизированные системы обработки изображений и металлографический контроль / К.С. Чернявский // Заводская лаборатория. 1987. - № 10. - С. 43 - 49.

63. Чернявский, К. С. Разработка и исследование автоматизированной системы металлографического анализа «АСМА» / К.С. Чернявский // Заводская лаборатория. 1988. -№ 1. - С. 65 - 71.

64. Чен, Ш. К. Принципы проектирования систем визуальной информации: пер. с англ. / Ш. К. Чен. М.: Мир, 1994. - 408 с.

65. Васильев, И. В. Распознающие системы: справочник / И. В. Васильев Киев: Наукова думка, 1983. - 424 с.

66. Маглинец, Ю. А. САМИ система анализа металлографических изображений. / Ю. А. Маглинец, А. М. Кутьин // Тезисы докладов Всесоюзного научно-технического совещания «Автоматизированный аналитический контроль в цветной металлургии». - 1991. - С. 43 - 44.

67. Porquet, С. Towards flexible prototyping of image-inderstanding systems / C. Porquet, A. Adam, M. Revenu, F. Cuozzo // Proc. for Photo-Opt. Instrum., 1986.-№730.-P. 20-27.

68. Paulo, S. An overview of ANDES: a knowledge-based scene analysis system / Simoni Paulo // 4th Conf. Artif. Intell. Appl. San Diego, Calif., March 1418,1988 Proc. -Washington (D.C.), 1988. - P. 242 - 247.

69. Eshera, M.A. A model-based sheme for image understanding / Eshera M.A. // Meet. Appl. Artyf. Intell. VI. Orlando, Fla, 4-6 Apr., 1988. Proc. Soc. Photo-Opt. Instrum. Eng. -1988. 937. - P. 10 - 18.

70. Westley, L. Evidential knowledge-based computer vision / L. Westley // Opt. Eng., 1986. -№3. P. 363 - 379.

71. Nicolin, B. A knowledge-based system for the analysis of aerial images. / B. Nicolin, R. Labler // IEEE Trans. Geoscience and remote sensing, Vol. GE, 25, May 1987. №3. - P. 317 - 329.

72. Nazif, A. M. Low lewel image segmentation: an expert system / A. M. Nazif, M. D. Levine // IEEE Trans on pattern analysis and machine intelligence, vol. PAMI-6, Sept. 1984. №5. - P. 555 - 577.

73. Конева, H. А. Эволюция структуры и зарождение разрушения / Н. А. Конева, JI. И. Тришкина, Э. В. Козлов // Современные вопросы физики и механики материалов. С.-Петербург: СибГУ, 1997. - С. 322 - 332.

74. Конева, Н. А. Классификация, эволюция и самоорганизация дислокационных структур в металлах и сплавах / Н. А. Конева // Соросовский образовательный журнал. 1996. - №6. - С. 99 - 107.

75. Гуляев, А. П. Металловедение: 5-е изд., перераб. / А. П. Гуляев. -М.: Металлургия, 1977. 647 с.

76. Лившиц, Б. Г. Металлография: учеб. для вузов / Б. Г. Лившиц. М.: Металлургия, 1990. - 236 с.

77. Эллиот, Р. Управление эвтектическим затвердеванием: пер. с англ. / Р. Элиот. -М.: Металлургия, 1987. 352 с.

78. Чернявский, К. С. Способы автоматизированного определения основных характеристик структуры компактных материалов / К. С. Чернявский // Заводская лаборатория. 1987. - №4. - С. 43 - 49.

79. Франценюк, И. В. Альбом микроструктур чугуна, стали, цветных металлов и их сплавов / И. В. Франценюк, Л. И. Франценюк. М.: Академкнига, 2004. -192 с.

80. Бочвар, А. А. Металловедение / А. А. Бочвар. М.: Металлургиз-дат, 1956. - 494 с.

81. Вол, А. Е. Строение и свойства двойных металлических систем: в 2-х т. / А. Е. Вол. М.: Физматизд, 1959. - 982 с.

82. Штейнберг, С. С. Металловедение / С. С. Штейнберг. М.: Метал-лургиздат, 1961. - 598 с.

83. Эллиот, Р. Структура двойных сплавов: в 2-х т., пер. с англ. / Р. Эллиот. М.: Металлургия, 1970. - 472 с.

84. Лившиц, Б. Г. Металлография / Б. Г. Лившиц. М.: Металлургия, 1971.- 405 с.

85. Хансен, М. Структура двойных сплавов: в 2-х т., пер. с англ. / М. Хансен, К. Андерко. М.: Метаплургиздат, 1962. - 1488 с.

86. Перфильев, Д. А. Классификация сегментов металлографических изображений деформируемых алюминиевых сплавов / Д. А. Перфильев // Вестник Сибирской аэрокосмической академии имени академика М. Ф. Решетнева. Вып. 10. Красноярск, 2006. -С. 16- 78.

87. Перфильев, Д. А. Модели концентрации сегментов металлографических изображений деформируемых алюминиевых сплавов / Д. А. Перфильев; Краснояр. гос. техн. ун-т. Красноярск, 2006. - 9 с. - Библиогр.: 9 назв. - Рус. -Деп. в ВИНИТИ26.02.07№ 172-В 2007