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+ 钢中碳化物带状图像统计分析和定量评级
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+目的：通过传统算法对大量钢中碳化物带状图片的处理和统计分析，找到最佳碳化物参数与级别的评判标准，实现碳化物带状级别的定量化。
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+关键词：钢中碳化物 传统算法 统计 定量 标准 碳化物带状是由于高碳钢钢液在凝固时形成的结晶偏析引起的，在热轧变形时延伸而成的碳化物富集带。现阶段对于碳化物带状的评级，各钢厂主要在高碳钢淬火后的纵向试样上进行评定，通过对试样抛光后进行深腐蚀，以显微镜下放大100倍和500倍相结合的方式，通过观察法进行评定。但观察法因人而异，不同的金相检测人员评定结果不一致，容易造成分歧。本研究方法，延用使用显微镜下100倍和500倍图片相结合的方法，通过对碳化物含量、碳化物形状分布、条带宽度等定量结果对碳化物带状进行评级。
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+1 试验方法
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+1.1 图像分析和测定
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+ 试验采用轴承钢某一纵截面显微镜下拍摄的照片，对100倍图片下的带状长宽以及500倍图片下碳化物含量、个数、形状等一系列数据进行数据与级别数的统计分析，依据统计分析结果与评级原则总结评级条件，实现碳化物带状级别的定量化。1.2 试验图片
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+ 试验采用以电子文件形式存储的，且具有明确的标尺刻度的，可直接用于读取或操作的100倍和500倍图片。1.3 试样与图像要求
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+ 由于传统算法在图像识别时，对于图片质量有一定的要求，建议试样在达到的严格腐蚀条件后，采用专业的图像分析软件（本次试验采用Metis分析软件拍摄的图片为依据）进行图像亮度、对比度等参数的调节，图像清晰、碳化物突出后再进行拍摄。另外，碳化物带状是以100倍图像自动分析和500倍图像手动分析相结合的方式进行的分析，因此在拍摄时要求100倍图像和500倍图像一一对应，即500倍图像拍摄的为100倍图像下的某一恶劣视场。1.4 图像二值化处理
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+ 在对图片进行分析之前，需要对图像进行二值化处理。虽然在对试样和图片要求时明确指出需要达到严格的条件，但不同因素都会导致图片效果不一致，因此固定阈值的二值化处理方式并不能够满足所有的拍摄图片。本算法中采用OTSU（大津法）算法选择最优阈值进行二值化。其中，进行二值化之前需要对图像进行一定程度的预处理。 根据《GB/T18254-2002 高碳铬轴承钢》碳化物带状评级原则要求，所有显微镜检验均以最严重视场和区域作为评级标准。因此，本试验在对100倍图像进行分析时仅选择了最严重的一条碳化物条带进行分析和处理，500倍下的极小颗粒不予以检测的方式进行了排除。图1分别为100倍（b）和500倍（d）下二值的效果图。
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+ （a） （b）
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+ （c） （d）
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+ 图1 100倍与500倍图像二值化结果图
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+1.5 碳化物测量
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+ 500倍图像用于测量碳化物面积，碳化物颗粒个数、碳化物形状等，100倍用于测量最恶劣条带长度和宽度。由于100倍图片衡量的是碳化物聚集形成的条带，故在对图像进行正常的二值化后，还需进行有向性修正和孔洞填充，进而求出条带对应的长度和宽度。2 试验结果
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+2.1 500倍图片检验效果
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+ 经过统计分析发现，500倍下碳化物含量与整数级级别间存在着一定的关系。500倍下图片碳化物颗粒清晰，易统计面积。依据评级原则，带状的评级以颗粒大小和碳化物面积作为评级的主要条件。根据统计分析结果，可得出如图2所示关系图（试验结果中的单位均为像素级）。
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+ 图2 不同级别碳化物含量情况
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+ 根据统计分析给出的大致范围区间如表1所示。 表1 各级别碳化物含量占比区间
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+ 级别
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+ 碳化物含量（像素级）
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+ 1
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+ <80000
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+ 1.5
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+ <110000
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+ 2
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+ <125000
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+ 2.5
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+ <135000
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+ 3
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+ <200000
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+ 3.5
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+ <220000
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+ 4
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+ 其它
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+ 在国标半级误差允许范围内，通过碳化物含量进行评级的结果准确率在95%以上。 表2 500倍下各级别碳化物含量占比区间
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+ 人为评判级别
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+ 识别级别
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+ 张数
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+ 总张数
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+ 占比%-半级误差
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+ 1
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+ 1
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+ 15
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+ 23
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+ 96%
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+
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+ 1.5
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+ 7
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+
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+
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+ 1.5
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+ 1.5
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+ 26
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+ 45
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+ 99%
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+
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+ 1
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+ 7
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+
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+
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+
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+ 2
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+ 11
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+
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+
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+ 2
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+ 2
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+ 34
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+ 48
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+ 96%
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+
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+ 1.5
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+ 6
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+
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+
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+
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+ 2.5
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+ 6
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+
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+
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+ 2.5
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+ 2.5
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+ 6
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+ 15
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+ 100%
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+
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+ 2
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+ 4
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+
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+
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+
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+ 3
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+ 5
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+
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+
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+ 3
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+ 3
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+ 14
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+ 17
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+ 95%
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+
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+ 2.5
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+ 1
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+
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+
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+
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+ 3.5
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+ 1
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+
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+
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+ 3.5
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+ 3.5
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+ 0
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+ 4
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+ 100%
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+
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+ 3
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+ 1
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+
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+
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+
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+ 4
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+ 3
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+
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+
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+ 4
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+ 4
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+ 9
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+ 9
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+ 100%
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+ 此外，对于500倍图像下碳化物颗粒的分布情况也进行了如下统计，统计结果如图3所示（这里的大颗粒特指长宽大于5个像素级的碳化物）。
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+
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+ 图3 大颗粒碳化物与碳化物带状级别关系对比情况
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+ 根据图二可以发现对于高级别（级别大于2.5）碳化物带状明显大颗粒数更多，相反的，低级别碳化物带状分布较均匀。
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+2.2 100倍图片检验效果
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+ 100倍图像是通过在拍摄图像上选择最严重的一条带状（贯穿程度最严重且大于等于800mm）作为检测对象进行评级。100倍图像下，条带的形成是通过颗粒的聚集视觉上显示出来的一种形式，直接对100倍图像进行二值化是无法直接找到该条带的。当前算法主要经过四步来对条带进行处理。 开始
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+ 图像锐化
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+ 二值化
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+ 腐蚀
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+ 膨胀
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+ 100倍图像
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+ 其它处理
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+
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+
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+
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+
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+图像锐化：突出图像中的碳化物颗粒，淡化噪点
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+二值化：突出碳化物颗粒
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+腐蚀：突出条带边缘
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+膨胀：条带有向性延伸
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+
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+
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+
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+
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+
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+
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+
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+
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+
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+
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+ 图4 100倍下图像碳化物带状检测步骤
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+ 根据SEP1520标准，100倍碳化物带状主要通过条带宽度（最宽处）进行评级，具体的评级规则如下：
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+ 表3 100倍碳化物带状评级规则（SEP1520）
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+ 级别
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+ 正常密度带状宽度(um)
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+ 1.0（7.1）
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+ <=20um
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+ 1.5（7.2）
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+ ＞20-30um
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+ 2.0（7.3）
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+ ＞30-50um
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+ 2.5（7.4）
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+ ＞50-70um
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+ 3.0（7.5）
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+ ＞70-100um
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+ 3.5（7.6）
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+ ＞100-150um
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+ 4.0（7.7）
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+ ＞150-200um
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+ 4.5（7.8）
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+ ＞200-250um
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+ 5.0（7.9）
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+ ＞250um
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+
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+ 100倍下具体的检测效果图如图5所示。
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+ 图5 100倍下碳化物带状检测效果图
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+3 结论
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+ 综上试验结果分析，100倍碳化物带状的级别级别评定主要受条带宽度影响，500倍碳化物带状的级别与碳化物含量存在着一定的关系。其中通过500倍下碳化物含量进行评级的方式与人为评定的级别进行对比，整体识别准确率达到95%以上，而通过100倍下碳化物带状宽度评级的方式与人为评定的级别进行对比，整体识别准确率在90%以上。此次试验结果均是以人为评定的级别作为依据，而人为评定结果也因人而异。另外，由于图像上会存在不同程度的噪声干扰，影响图像的二值化效果，因此，整体的评级结果会存在的一定不同程度的误差。 关于严重误识别的情况，做如下说明。500倍图像因只是检查大颗粒碳化物，小颗粒碳化物默认作为噪点进行了忽略操作，因此整体识别并不会对结果产生太大的影响。但100倍图片与500倍图片不同，其碳化物颗粒只能形成视觉上普通的条带，其中颗粒的清晰程度也无法达到500倍的效果。另外，100倍图像下噪点以及亮度都会对图像造成一定程度的影响。因此，在对100倍图片进行二值化操作时往往会出现条带断开，或者误识别的情况。虽然已经对100倍图像进行了带状有向性膨胀，但形态学操作必然会与原图像存在一定的误差，边界也无法达到精确的效果，因此整体识别还是会有很大程度的影响，具体如图6所示。
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+ 图6 100倍下碳化物条带误识别情况
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+ 针对上述情况，建议在对样品拍照前按照严格的对样品进行预处理（例如：深腐蚀等），对于拍照时的白平衡也需要进行相应的处理，尽可能达到条带最清晰的状态，提升识别的效果。
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+ 参考文献
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+[1]尹立新, 刘卫平, 王萍. 钢中碳化物带状图像分析和定量评级方法[J]. 首钢科技, 2009(5):5.[2]GCr15轴承钢消除大块状碳化物的热处理工艺[J]. 李志强,温治,张瑞杰,苏福永,周钟檀. 材料热处理学报. 2015(S2)
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zhangmeng