Дослідження особливостей цифрових зображень металоструктур, що містять карбіди

Simple item page
dc.contributor.authorЗахаров, Олександр Олександровичuk_UA
dc.contributor.authorСелівьорстова, Тетяна Віталіївнаuk_UA
dc.contributor.authorСелівьорстов, Вадим Юрійовичuk_UA
dc.contributor.authorБалакін, Валерій Федоровичuk_UA
dc.contributor.authorКамкіна, Людмила Володимирівнаuk_UA
dc.date.accessioned2022-06-17T11:21:35Z
dc.date.available2022-06-17T11:21:35Z
dc.date.issued2021
dc.descriptionТ. Селівьорстова: ORCID 0000-0002-2470-6986; В. Селівьорстов: ORCID 0000-0002-1916-625X; В. Балакін: ORCID 0000-0003-0876-7516; Л. Камкіна: ORCID 0000-0002-8329-0917uk_UA
dc.description.abstractUKR: Стаття присвячена розробці інформаційної моделі призначеної для аналізу цифрових зображень металоструктур з карбідними вкрапленнями. Проведений аналіз літературних джерел, встановлено, що дослідження металоструктур є актуальним інструментом оцінки якісних характеристик. Наявність карбідів в структурі металу має значний вплив на його якість. Наведений огляд методики вивченні структури металу, визначено важливість етапу обробки зображення металоструктур. Описані основні способи отримання цифрових зображень структури металу. Представлені зразки металоструктур, з карбідами. Запропоновано процедуру цифрової обробки зображень металоструктур з карбідними вкрапленнями, яка складається з переведення зображення в напівтонове, контрастування та порогової бінарізації. Продемонстровані результати визначення карбідних вкраплень із застосуванням процедури цифрової обробки зображень. Показані переваги та недоліки підходу, визначені напрямки вдосконалення.uk_UA
dc.description.abstractENG: The analysis of microsections requires the involvement of highly qualified experts in the field of materials science, which, in turn, does not exclude the influence of the "human factor". On the other hand, the issues of increasing the objectivity of identifying the properties of metals and alloys require the use of modern data processing methods, for example, artificial intelligence in solving problems of classification and identification of macro and micro structures.The paper presents an overview of studying macro and micro structures containing carbides process, determining the specific features inherent in these images, and proposing an information model for their processing. The article is devoted to the development of an information model intended for the analysis of metal structures digital images with carbide inclusions. The analysis of literary sources is carried out, it is established that the study of metal structures is an important tool for assessing qualitative characteristics. The presence of carbides in the metal structure has a significant impact on its quality. A review of the methodology for studying the structure of a metal is given, and the importance of metal structures image processing stage is determined. The main methods for obtaining digital images of the alloy structure are described. Samples of metal structures with carbides are presented. A procedure for digital processing of metal structures images with kibide inclusions is proposed, which consists of image conversion to grayscale, contrasting, and threshold binarization. An analysis of the results of metal structures processing images made it possible to identify areas with carbide inclusions, however, additional artifacts that were not carbides were found in some images. Balancing by the binarization threshold in this case does not improve the detection of carbide inclusions network due to the lack of contrast. Histograms demonstrate the presence of information features in a wide range of gray colors, so for this class of images, more sophisticated image processing technologies need to be developed. In the course of digital images features study of metals and alloys metal structures containing carbides, it was: an information model for processing metal structures containing carbide inclusions is proposed; the proposed information model is applied to digital images of metal structures; it was found that some images of metal structures are characterized by low contrast, which leads to the selection of background artifacts, except for areas with carbide inclusions; the development of complex mathematical methods for the detection of carbide inclusions in images of metal structures characterized by low contrast is proposed. Thus, the article shows the results of carbide inclusions of the using the digital image processing procedure. The advantages and disadvantages of the approach are shown, the directions for its improvement are determined.en
dc.identifierDOI: 10.34185/1562-9945-6-137-2021-17en
dc.identifier.citationЗахаров О. О., Селівьорстова Т. В., Селівьорстов В. Ю., Балакін В. Ф., Камкіна Л. В. Дослідження особливостей цифрових зображень металоструктур, що містять карбіди. Системні технології. Дніпро, 2021. Т. 6. № 137. С. 188–199. DOI: 10.34185/1562-9945-6-137-2021-17.uk_UA
dc.identifier.issn1562-9945 (Print)
dc.identifier.issn2707-7977 (Online)
dc.identifier.urihttps://journals.nmetau.edu.ua/index.php/st/issue/view/118/86en
dc.identifier.urihttps://crust.ust.edu.ua/handle/123456789/15365en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherНМетАУ, Дніпроuk_UA
dc.subjectметалоструктураuk_UA
dc.subjectкарбідиuk_UA
dc.subjectзображенняuk_UA
dc.subjectцифрова обробкаuk_UA
dc.subjectнапівтонове зображенняuk_UA
dc.subjectконтрастуванняuk_UA
dc.subjectадаптивне контрастуванняuk_UA
dc.subjectбінарізаціяuk_UA
dc.subjectгістограмаuk_UA
dc.subjectКІТСuk_UA
dc.subjectКЛВuk_UA
dc.subjectКТТАМПuk_UA
dc.subjectКТОМПuk_UA
dc.subjectmetal structureen
dc.subjectcarbidesen
dc.subjectimagesen
dc.subjectdigital processingen
dc.subjectgrayscale imageen
dc.subjectcontrastingen
dc.subjectadaptive contrastingen
dc.subjectbinarizationen
dc.subjecthistogramen
dc.titleДослідження особливостей цифрових зображень металоструктур, що містять карбідиuk_UA
dc.title.alternativeFeatures of Metal Structures Digital Images Containing Carbides Investigationen
dc.typeArticleen
Files
Original bundle
Now showing 1 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
Zakharov.pdf
Size:
1.91 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Download
License bundle
Now showing 1 - 1 of 1
No Thumbnail Available
Name:
license.txt
Size:
1.71 KB
Format:
Item-specific license agreed upon to submission
Description:
Download
Collections
Том 6 № 137 (СТ ІПБТ)
Статті КЛВ (ДМетІ)
Статті КТОМП (ДМетІ)
Статті КТТАМП (ДМетІ НФ)
Статті КІТС (ДМетІ)