摘要
本发明涉及一种基于珠光体特征提取的铬钼钢球化评级方法,该方法应能有效提高铬钼钢金相检验工作的检测精度与检测效率。技术方案包括:对铬钼钢进行预处理与局部自适应对比度增强算法处理得到图像A;输入深度学习网络得到掩膜结果O,计算掩膜分割像素覆盖率R,若R小于掩膜分割像素覆盖率阈值T,球化5级,否则,初步评级为1、2、3、4级球化;对图像A与掩膜结果O进行交运算得到图像K,灰度处理得到灰度图像G,计算累加概率直方图P并计算灰度熵μ与类间方差σ2,确定灰度分割阈值Tg,再分割得到图像E;计算图像E中每个珠光体特征区域F内的灰度分布概率H,取灰度值为[0,10]的像素点概率为球化等级,计算球化等级指标,得到珠光体球化评级结果。
技术关键词
评级方法
深度学习网络
珠光体球化
钢球
掩膜
直方图
覆盖率
对比度
像素点
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