Ao de la Diversificacin Productiva y Fortalecimiento de la EducacinUniversidad nacional san Antonio abab del cuscoFacultad de ingeniera qumica e ingeniera metalrgica

Carrera profesional de ingeniera metalurgia

Tema:Anlisis De Imgenes Digitales De Estructuras Metalogrficas

Curso: Docente: Alumnos: Cdigos:Danny Nelson Vargas Huamn 110224Noa Huamn Edith Yeny 120151 Semestre: 2015-ICusco Per

MARCO TEORICO : Metalografa: La metalografa es la disciplina que estudia microscpicamente las caractersticas estructurales de un metal o de una aleacin. Sin duda, el microscopio es la herramienta ms importante del metalurgista tanto desde el punto de vista cientfico como desde el tcnico. Es posible determinar el tamao de grano, forma y distribucin de varias fases e inclusiones que tienen gran efecto sobre las propiedades mecnicas del metal. La microestructura revelar el tratamiento mecnico y trmico del metal y, bajo un conjunto de condiciones dadas, podr predecirse su comportamiento esperado.

La experiencia ha demostrado que el xito en el estudio microscpico depende en mucho del cuidado que se tenga para preparar la muestra. El microscopio ms costoso no revelar la estructura de una muestra que haya sido preparada en forma deficiente.

El procedimiento que se sigue en la preparacin de una muestra es comparativamente sencillo y requiere de una tcnica desarrollada slo despus de prctica constante. El ltimo objetivo es obtener una superficie plana, sin rayaduras, semejante a un espejo. Las etapas necesarias para preparar adecuadamente una muestra metalografca.

Para esto se pens en realizar una prctica en la cual pudiramos observar una pieza cuyas caractersticas fueran conocidas y as hacer la prueba de comprobacin de los granos de la muestra en este caso fue un acero A-36 cuyo procedimiento se explican a continuacin

La necesidad de considerar sistemas de imagen digital se basa en el reconocimiento de los principios estereolgicos y cuantitativa metalografa / materialografa como conceptos esenciales en la ciencia de los materiales. La aplicacin de cuantitativa metalografa / materialografa en ciencia de materiales requiere la medicin de microestructuras. Se puede argumentar que el estudio de los materiales no puede ser llamado una "ciencia" si no utiliza mtodos cuantitativos Los equipos que utilizan tecnologa de imagen digital no es esencial para la implementacin de metalogrficos mtodos cuantitativos / materialogrficas. Cuantitativa metalografa / materialografa puede ser practicado utilizando mtodos no digitales Tecnologa de imagen digital se aplica a la ciencia de materiales para producir prontitud las medidas estructurales requeridas por metalogrficos / normas material grficas cuantitativos. Realizacin de anlisis de imgenes no es una meta; sino que es un medio para lograr un objetivo. Para escuchar un tcnico de laboratorio o gerente discuten la necesidad de "hacer anlisis de imagen" es inquietante. Lo que en realidad necesita ser realizada en un laboratorio de ciencias de los materiales es la medicin de microestructuras, es decir, metalografa cuantitativa / materialografa. Los productos requeridos de metalografa cuantitativa / materialografa son las dimensiones medidas de caractersticas micro estructurales, valores numricos que describen la extensin fsica de las estructuras. Los objetivos de la metalografa cuantitativa / materialografa pueden lograrse ms fcilmente mediante el uso de tecnologas de medicin de imgenes digitales para simplificar y maximizar el control del proceso de medicin. En el sentido ms bsico de un sistema de anlisis de imagen no es ms que un medidor; principalmente no es diferente de un micrmetro, escala, u otro dispositivo utilizado para extraer las dimensiones fsicas de cualquier objeto. Un sistema de anlisis de imagen no es ms que una herramienta diseada para ofrecer imgenes digitales, extraer los datos de las mediciones estructurales requeridas por metalografa cuantitativa / materialografa y, como un bono, procesar y gestionar los datos. En primer lugar, este sistema ofrece la posibilidad de realizar mediciones precisas y reproducibles de caractersticas microestructurales. La disponibilidad de equipo relativamente barato de imagen digital facilita en gran medida la extraccin de datos a partir de imgenes microestructurales, as como la produccin de datos que estn inmediatamente listos para ser almacenados y analizados utilizando una amplia variedad de herramientas de gestin de informacin comn

Cualitativa y cuantitativa Metalografa / Materialografa:

La transicin a las Normas cuantitativas: Las barreras para la implementacin de los mtodos cuantitativos son principalmente la existencia continuada de normas cualitativas; falta de coste eficaz y eficiente de instrumentacin; y quizs lo ms importante, la existencia de obstculos de procedimiento. Traer mtodos cuantitativos rigurosos para metalografa / materialografa precisa la existencia de especificaciones y normas que requieren estos mtodos, el equipo y los procedimientos operativos para producir los resultados especificados en las normas, y, por ltimo, el deseo de la organizacin de instituir estos mtodos.Casi todos los mtodos de prueba estndar ms recientes producidos por ASTM International, as como otras normas de las organizaciones y la industria privada, son de naturaleza cuantitativa y requieren la medicin real de caractersticas estructurales en vez de la comparacin tradicional carta u otros mtodos subjetivos. Nuevas normas en general, tienden a eliminar el uso de la comparacin grfica y esquemas de calificacin o indexacin. En su lugar, el informe de los valores de medicin reales de longitud, anchura, rea, etc., as como los valores estadsticos apropiados. En muchos casos, la norma cuantitativa en realidad simplifica el mtodo de ensayo.El equipo necesario para realizar las operaciones requeridas por los mtodos cuantitativos es fcilmente disponible. Adems de un microscopio, los componentes necesarios para montar un sistema de anlisis de imagen generalmente incluyen: ordenador con monitor, cmara, y la impresora. Las primeras implementaciones de sistemas de anlisis de imagen requiere componentes especializados y relativamente costosas de hardware. Afortunadamente, el aumento exponencial en el uso del consumidor de computadoras y cmaras digitales se ha beneficiado del uso de anlisis de imgenes en ciencia de materiales. Muchas de las tecnologas que se utilizan en productos de imagen de consumo son directamente transferibles a los sistemas de anlisis de imgenes microestructurales. Por ejemplo, la disponibilidad de componentes de la computadora personal de produccin masiva y chips de sensores de imagen se han traducido en menores costos dramticamente de hardware del sistema.Existe una cierta simbiosis entre el avance de la tecnologa de componentes de imagen digital y la propagacin de normas cuantitativas. Los avances tecnolgicos y la reduccin de costes de componentes han facilitado la adopcin de normas ms cuantitativos en virtud de aliviar los esfuerzos y costos de implementacin de las normas. Por el contrario, el aumento del nmero de normas cuantitativas se ha ampliado la demanda de la industria para sistemas ms eficientes y rentables para realizar las mediciones incorporadas en estas normas.

Estructura, estereologa y Estadsticas

Qu parmetros estructurales deben ser cuantificados?

La metalurgia fsica y el estudio de las relaciones de propiedad microestructura proporcionan las respuestas. Un problema obvio es que la preparacin de materiales para la observacin microscpica y la cuantificacin se obtiene un plano, la superficie de dos dimensiones en el que se muestran la fase tres dimensiones y caractersticas estructurales en algunas vistas en seccin transversal. La solucin est en el cuerpo de principios estereolgicos que proporcionan una base cientfica extrapolacin de los datos de medicin planas para producir material de estructura volumtrica vlida informacin. La extensin fsica de microestructuras como lo demuestra la preparacin metalogrfica incluyendo nmero de funcin, la longitud, la anchura y la zona, son la dimensiones estructurales primarios de importancia. Casi todas las normas para la medicin de materiales microestructuras llaman para la determinacin de algunos o todos de estos parmetros. Varias otras mediciones son a veces requiere incluyendo permetro, as como los datos calculados como porcentaje de rea, densidad, la distancia de una superficie, relacin de aspecto, y el factor de forma. Para la mayora de los estndares cuantitativos los requisitos de extraccin de datos son muy bsicos. Comnmente, en la implementacin de estndares cuantitativos utilizando software de anlisis de imagen, se requiere mucho ms esfuerzo en el procesamiento de los datos de medicin para proporcionar informes en el formato requerido por la norma. Esta situacin se encuentra sobre todo en la traduccin de los mayores estndares de calidad, por ejemplo, el mtodo de prueba ASTM estndar para determinar el contenido Inclusin de acero E 45 que dependen de calificacin u otras manipulaciones para producir resultados expresa como un ndice o valor relativo en lugar de datos como estereolgicos.Un aspecto muy importante de estndares cuantitativos es el papel de los conceptos estadsticos. No slo es la validez de los principios estereolgicas predicadas en la satisfaccin de ciertas condiciones estadsticas, pero los resultados que se calcula tambin consiste casi en su totalidad de los parmetros estadsticos, como la media desviacin estndar y el intervalo de confianza. Es de vital importancia que el personal de laboratorio que se dedican a la realizacin y el uso de mtodos cuantitativos tienen un conocimiento bsico de los conceptos estadsticos con el fin de obtener resultados precisos.En este captulo se har cargo de los elementos bsicos de los sistemas de anlisis de imagen y su aplicacin prctica a varias de las normas cuantitativas ms comunes. Las secciones siguientes presentan una visin general de las funciones de anlisis de imgenes que se encuentran con frecuencia para ser til en la metalografa cuantitativa / material grafa.

Principios de la Imagen Digital

Qu es el anlisis digital de imgenes?

Debido a que la terminologa usada en la descripcin de los equipos y sistemas de imgenes digitales es confusa, a menudo ambigua, y debido a los rpidos cambios en la tecnologa, con tendencia a la obsolescencia a corto plazo la discusin que sigue minimiza referencia a componentes especficos.Cmo es el anlisis de imagen digital aplicada a la ciencia de materiales? El anlisis de imagen es un conjunto de funciones de software que se pueden utilizar para extraer datos cuantitativos a partir de imgenes microestructurales. Tecnologa de imagen digital integrado en un "sistema" se utiliza como una herramienta para proporcionar la medicin de microestructuras como es requerido por los mtodos cuantitativos. Empleando el poder de la tecnologa de imagen digital, la extraccin de los datos se lleva a cabo de una manera ms oportuna y eficiente

Adquisicin De Imagen

Generalmente una imagen de materiales microestructura consta de un rea rectangular o cuadrada que muestra huecos estructura fsica o lmites de grano o fases materiales embebidos en una matriz. En la mayora de los casos el objetivo de anlisis cuantitativo es medir la extensin fsica de la estructura o de fase, ms comnmente longitud, anchura, o rea. Al hacerlo, es necesario quitar la porcin de matriz de la imagen de la consideracin. Por esta razn todos de procesamiento de imgenes es esencialmente un problema de reduccin de datos. Incluso para una cmara de formato NTSC estndar del nmero de pxeles de una imagen es 307 200. Cada paso en la adquisicin de imgenes y procesamiento se lleva a cabo con el objetivo de la eliminacin de pxeles que representan matriz de informacin relevante de la consideracin. Irnicamente las cmaras digitales de gran formato capaces de entregar imgenes que tienen ms de 1 000 000 pxeles un mega pxeles proporcionan una mayor cantidad de datos que debe ser eliminado para producir la informacin cuantitativa requerida. El argumento se puede hacer que ms pxeles no son siempre un beneficio en la extraccin de las mediciones de los materiales microestructura. Muy poco se ha trabajado en la identificacin del nivel de digitalizacin de imgenes que es ptima para el trabajo de extraccin de datos a la mano. La suposicin de que ms pxeles son mejores no es una verdad universal, es decir, no debe aplicarse a todas las situaciones de anlisis. Ms bien, el nmero mnimo de pxeles necesarios para cuantificar la estructura, basado en los requisitos de la norma debe tenerse en cuenta al seleccionar una cmara. Cuantos ms datos de imgenes capturadas ms all de la necesaria para proporcionar las tolerancias de medicin requeridos por la norma, la ms elaborada y, por lo tanto, ms expuestos al error la reduccin de datos de procesamiento de imgenes ser.

Imagen Digitalizacin-Escala de grises

La digitalizacin es el proceso de convertir un campo microscpico escena continua de vista en un bloque de valores numricos un nmero de filas horizontales y un nmero de columnas verticales. Unidades individuales en las filas y columnas son elementos de imagen pxeles. Los pxeles son la unidad bsica de imgenes digitales. Pxeles tienen una ubicacin dentro de la imagen. X es la posicin horizontal e Y es la posicin vertical. Cada pxel tambin tiene un brillo, intensidad de iluminacin, o el valor de color. Estos valores numricos asociados con cada pxel constituyen una imagen digital. Despus de un campo de vista estructural se ha digitalizado, todo el procesamiento de imagen y medicin se basa en los valores cuantitativos de cada pxel. Una discusin de los detalles de la imagen digitalizacin puede llenar fcilmente un volumen, pero un conocimiento en profundidad de la tecnologa no es necesario. Ver el excelente trabajo de Inoue y primavera para una discusin detallada de la imagen digitization.La informacin de posicin X, Y asociado con un pxel es sencillo. Los pxeles en la que la imagen se divide forma una matriz o cuadrcula. La posicin relativa de cada pxel dentro de la imagen global de rejilla se puede expresar como una ubicacin de coordenadas. Una vez una calibracin se ha establecido la posicin de cada pixel puede ser expresada como una distancia real desde el origen del sistema de coordenadas o de cualquier otro punto de pixel en la matriz. El mnimo comn denominador para una matriz de pxeles de imagen como produce a partir de una cmara de vdeo estndar NTSC tiene unas dimensiones de 640 pxeles en cada fila horizontal y 480 pxeles en cada columna vertical. Una imagen mega pxeles llamada tiene ms de 1.000 horizontal por 1000 pxeles verticales.El tercer valor posedo por cada pxel es una medida de su nivel de iluminacin. Este valor es una cuantificacin de la cantidad relativa de luz que se encuentra en que la ubicacin de la imagen. El rango de valores, posiblemente, es variable y depende de las especificaciones tcnicas de la cmara y los componentes de digitalizacin utilizados para realizar la digitalizacin. En la digitalizacin de la gama total de la iluminacin de la luz no negro puro a la mxima cantidad de luz blanca pura se divide en un nmero igual de niveles. Comnmente, una imagen de una cmara monocroma se digitaliza en 256 niveles distintos, empezando por 0 para ninguna luz hasta un mximo de 255 para la mxima cantidad de luz. En este esquema de todos los niveles de iluminacin tiene un valor de 0 a 255. Esta gama de valores de iluminacin digitales se llama la escala de grises. A escala de grises que tiene un intervalo de 0 a 255 es una escala de grises de 8 bits, desde un ordenador digital representa nmeros como "bits" y contar hasta 255 requiere 8 bits. Iluminacin de la imagen puede ser digitalizada en rangos distintos de 0-255. Cuanto ms amplia sea la gama de niveles de iluminacin digitales, se requieren los ms bits de contarlos. El nmero de bits utilizados en la digitalizacin de iluminacin se llama la profundidad de bits. Para digitalizar una imagen en color verdadero requiere al menos 24 bits y produce un total de 16,7 millones de posibles niveles de iluminacin o color.

Figura 1 Imagen Lnea de Base

El histograma

Digitalizacin de los niveles de iluminacin dentro de un campo de vista microestructural es de hecho una medicin de la iluminacin. Tomados en conjunto, las mediciones de iluminacin pixel muestran un patrn de variacin que representa las diversas fases y estructuras dentro de la imagen. Contando el nmero de pxeles en cada valor de iluminacin en una imagen digitalizada, una distribucin de frecuencias de iluminacin puede ser producida. La frecuencia o la distribucin cuantitativa es un mtodo estadstico bsico para resumir los datos. Una vez que un campo de vista microestructural se ha digitalizado su distribucin de valores de iluminacin se puede ver grficamente mediante la construccin de un histogram.5 El histograma iluminacin imagen tpica utiliza el rango de escala de grises como el eje horizontal X, y el recuento de pxeles caer en cada uno de los niveles de escala de grises como el eje vertical Y. De hecho, la distribucin de frecuencias de la iluminacin presenta los datos de imagen en bruto sobre el que todo el procesamiento de imagen se basa y desde las que se extraen todas las mediciones de la estructura de los materiales. Si las caractersticas estructurales que deben medirse no estn representadas en los datos brutos iniciales de la iluminacin distribucin cuantitativa, a continuacin, la medicin de esas caractersticas no ser posible. La forma y la posicin del histograma iluminacin proporcionan informacin importante sobre el brillo, el contraste y la mensurabilidad de la imagen.

Los efectos de brillo y contraste de la Distribucin de Iluminacin

Los efectos de diferentes niveles de brillo de la iluminacin sobre la distribucin cuantitativa pueden ser vistos como mensurabilidad considerando el ejemplo de una imagen de una estructura de revestimiento pulverizado trmicamente digitalizado a una profundidad de 8 bits, que tiene un rango posible de valores de iluminacin medidos de 0-255 mostradas en Fig. 1

Un histograma de la distribucin de brillo de los pxeles de este campo de vista se muestra a la derecha en la figura. 1a Los valores de brillo de los pxeles digitalizados se muestra en el eje horizontal X que comienzan con un valor de 0 en el extremo izquierdo del eje. El eje vertical Y muestra el nmero de pxeles en cada valor de escala de grises. Una inspeccin de la distribucin revela varias cosas. En primer lugar, observe que esta distribucin es aproximadamente normal; que tiene la forma de la curva clsico "campana" de una distribucin normal. Tambin hay un pequeo pero prominente

Fig. 1a imagen -Base iluminacin.

"Pico" o relativamente alto nmero de pxeles en el nivel de la escala de grises 0 o negro. Adems, la mayora de las mediciones de brillo se agrupan tanto a la derecha, o el final brillante de la distribucin, en torno al nivel 180. Para mostrar los efectos de un cambio en los niveles de iluminacin en la distribucin resultante, el nivel de brillo se redujo en un 15% para el mismo campo de visin. La imagen y su histograma asociado se muestran en la Fig. 2.Tenga en cuenta que la distribucin es bsicamente la misma forma pero que se ha desplazado hacia el extremo izquierdo o ms oscura de la escala y que el valor de iluminacin ms frecuente es ahora aproximadamente 140. Adems, el nmero de pxeles en el nivel 0 de iluminacin ha aumentado casi tres veces.

A continuacin, el nivel de brillo de la imagen se increment en un 15%. El nivel medio de brillo de la imagen resultante es de aproximadamente 213 y las reas ms brillantes dentro de la imagen se ha ajustado a 255, el ms alto de saturacin nivel posible. Nota en la Fig. 3 que la distribucin se desplaza hasta ahora a extremo derecho de la escala que una porcin de la distribucin ha sido recortada. Esto significa que en los ms altos niveles de iluminacin se han perdido algunos datos que representan las caractersticas estructurales ms brillantes. En la mayora de los casos, la prdida de datos de iluminacin imagen primas debido a la excesiva o insuficiente brillo de la imagen debe ser evitado.

Fig. 2a-brillo disminuye. Fig. 2b Histograma cambi izquierda. Ahora vamos a examinar los efectos sobre la distribucin de la iluminacin de imagen de los cambios en el campo de visin de contraste. El contraste es una medida de la gama de valores de iluminacin

Fig. 3a-Brillo aument. Fig.3 Histograma desplaza a la derecha.

Fig. 4a-contraste disminuye.Entre las zonas ms oscuras y ms claras dentro del campo de visin. Una vez ms, refirindose a la distribucin que se muestra en la Fig. 1 la gama de valores de brillo extiende a travs de todo el rango de la escala de grises 0-255. El resultado de disminuir el contraste en un 10% se muestra en la Fig. .4a.Observe en la figura.4b que el rango de valores de iluminacin se ha reducido y la distribucin ya no llena la escala de grises con el valor ms bajo algo por encima de 0 y los valores ms altos algo por debajo del 255 mximo. Una disminucin en el contraste tiene el efecto de comprimir la distribucin de la iluminacin. Aumentar el contraste por 10% produce la imagen y la distribucin que se muestra en la Fig. 5.En este caso, el rango de distribucin ha sido expandido o estirada. Tenga en cuenta las lagunas en las barras representados en la Fig. 5a, lo que indica que despus de aumentar el contraste algunos niveles de iluminacin no estn presentes en la imagen. Ver ms en "estiramiento" en la seccin de procesamiento de imgenes de este captulo. Sobre la base de estos ejemplos, varias se pueden hacer generalizaciones acerca de las condiciones de iluminacin ptimas para la extraccin de los datos de medicin a partir de imgenes digitales. En primer lugar, el nivel de brillo de la iluminacin seleccionada para la imagen debe proporcionar la gama ms amplia posible de los valores en el histograma de distribucin, evitando en cada extremo de la escala de grises. Tambin el nivel de contraste debe ser seleccionado para maximizar el rango de valores de iluminacin presentes en la distribucin de escala de grises

Fig.4 Distribucin disminuy. Fig5a-Contrasteaument.La razn de la bsqueda de estas condiciones es simplemente para crear una imagen que proporciona la mxima cantidad de datos en bruto que se utiliza para definir y medir la microestructura del material.El control de la iluminacin es esencial. Y mientras que el software de procesamiento de imgenes incluye muchos poderosos mtodos para alterar el brillo y el contraste de la imagen digital, estas tcnicas matemticas deben ser consideradas como herramientas secundarias. El control principal y ms potente para el control de la iluminacin microestructura es el microscopio o metalgrafo utilizado para obtener las imgenes. No software alteracin de las caractersticas de iluminacin imagen debe llevarse a cabo antes de un uso reflexivo de los controles de iluminacin de microscopio incluyendo el nivel de iluminacin, la abertura, el filtrado, etc., para producir una imagen que posee las condiciones de iluminacin ptima para el uso previsto de la imagen. Durante el proceso de creacin de las condiciones de iluminacin con el microscopio el operador puede digitalizar rpidamente imgenes candidatos y utilizar el software de imgenes para ver un histograma de distribucin. Se debe hacer una serie de ajustes de iluminacin del microscopio y se comprueba mediante la visualizacin del histograma hasta que se optimiza la distribucin de la iluminacin. Slo despus de un proceso de este tipo se debe realizar el ajuste de iluminacin software adicional si es necesario.El estado de la distribucin de la iluminacin imagen junto con los usos previstos de la imagen digitalizada determina lo que, en su caso, de procesamiento de imgenes puede o debe ser realizada.

Fig.5 Distribucin estir. METODOLOGIA DE LA TECNOLOGIA ADOPTADA Procesamiento de imgenes y Verdadero MicroestructuraEl procesamiento de imgenes frase describe una amplia gama de operaciones, implementado por programas de software y diseado para transformar una imagen digital en otra imagen mediante la realizacin de uno o ms clculos matemticos sobre los datos de pxeles de la imagen. Slo hay un objetivo en la aplicacin de cualquier funcin de procesamiento de imgenes y que es producir una imagen que representa ms claramente la microestructura de inters. Para lograr este nico resultado, las funciones de procesamiento de imgenes se utilizan comnmente en las imgenes microestructurales para la eliminacin de artefactos que oscurecen las estructuras de la imagen de inters y para mejorar o exagerar estructuras de la imagen a fin de maximizar la posibilidad de delinear de forma nica y por lo tanto medir con ms precisin las estructuras .Los objetivos del tratamiento de la imagen deben ser idnticos a los de materialografa, es decir, para producir una microestructura visible sin artefactos que es la ms fiel representacin posible de la estructura del material para el propsito previsto. La aplicacin de modernas controladas metalogrficos / materialogrficos procesos resultados en microestructuras observables que revelan de manera ptima los componentes estructurales o de fase de material, o ambos. En consecuencia, materialografa o metalografa es en realidad la ms poderosa herramienta de procesamiento de imgenes disponibles, en que los procesos mecnicos o qumicos utilizados estn diseados para producir fsicamente "verdadero microestructura", mientras que el procesamiento de imgenes basado en software se basa en clculos matemticos llevados a cabo en una imagen para producir un nueva imagen presentan una estructura que de hecho no existe fsicamente.Todas las aplicaciones de procesamiento de imgenes alterarn la distribucin de la iluminacin de la imagen. Por lo tanto, cualquier imagen que existe como el resultado del procesamiento de imagen no es "verdadero microestructura." Tal imagen no es necesariamente malo. Pero reconocer esta simple verdad lleva a la ineludible conclusin de que en todos los casos de procesamiento de imagen electrnica debe ser estrictamente limitada a slo aquellos operaciones sin que la imagen original se mantendra fines inmensurable o para la visualizacin de humano para mejorar la visibilidad estructura. En lo que respecta a la ciencia de materiales cuantitativa, las operaciones de procesamiento de imgenes deben aplicarse slo en la medida en que hacen la imagen ms medible o ms visible. As la aplicacin de procesos de procesamiento de imgenes se determina por el estado de la imagen del mundo real y el uso a que la imagen digital se va a poner. Al promover el propsito de materialografa o metalografa, es revelar la microestructura para la medida o el examen posterior, manipulacin digital de la imagen no es ms que otro proceso para materiales espcimen preparacin. Preparacin de la imagen digital se debe utilizar como una clase secundaria de las tcnicas que se aplicarn slo si las metalogrficos / mtodos fsicos materialogrficas clase primaria ha fallado en proporcionar la visibilidad estructural requerida.Hay un gran nmero de funciones de procesamiento de imagen disponibles en la mayora de los productos de software de anlisis de imagen. De las muchas operaciones posibles de procesamiento de imgenes relativamente pocos proporcionan resultados tiles en la preparacin de las imgenes materiales microestructura. Se presenta aqu est una lista corta de varias funciones de procesamiento de imgenes que se aplica con frecuencia a la mejora de imgenes microestructurales

Correccin de fondoUn artefacto comn que resulta de una mala alineacin iluminacin microscopio es observable como zonas brillantes u oscuras en la imagen. Correccin de fondo es un pro-imagen

Fig. Imagen 6a-iluminado de forma desigual. Programa de procesamiento que se utiliza para reducir la iluminacin imagen irregular debido a la desalineacin de la iluminacin del microscopio. Alineacin iluminacin Microscopio siempre debe estar centrada. Todo posible posicionamiento fsico y ajustes de alineacin de trayecto ptico se deben hacer al microscopio para metalografa antes de realizar basada en software de correccin de fondo. Un mtodo comn de correccin de fondo software realiza una resta de una imagen mal iluminado con una segunda copia de la misma imagen que muestra slo el fondo. La imagen-fondo slo puede producirse mediante la digitalizacin de una imagen de una superficie blanca uniforme o desenfoque por la ptica de borrar todas las caractersticas de la imagen. Una operacin de correccin de fondo produce una imagen resultante que se ha corregido. Las imgenes de la Fig. 18.6 ilustran este proceso.Figura 6c muestra claramente que el borde oscuro ve en la figura. 6a ha sido retirado por la correccin de fondo. Tenga en cuenta tambin que varias partculas de polvo presentes dentro de las lentes del microscopio o la cmara utilizada para capturar la imagen son visibles tanto en la Fig. 6a y .6b y se han eliminado por el software de correccin. Un efecto secundario o un artefacto del proceso de correccin de fondo es que el borde derecho de la imagen es ahora ligeramente ms brillante que el resto de la imagen. Es una verdad universal de que la aplicacin de las funciones de procesamiento de imgenes rara vez ofrece resultados que son en su totalidad y sin artefactos La existencia de un cierto grado de iluminacin imagen no uniforme puede ser aceptable siempre que no interfiera con la medicin de las estructuras de inters

Fig. 6b-Antecedentes nica copia de la figura 1 .Fig.6c-resultante despus de aplicar la correccin de fondo.

Contraste EstiramientoUna vez digitalizado el brillo de la imagen y el contraste se puede alterar el uso de software de procesamiento de imgenes. Una vez ms, es importante utilizar los controles de iluminacin se encuentran en el sistema de imgenes de microscopio de ser capaz de optimizar brillo de la imagen y el contraste antes de recurrir a funciones de procesamiento de software. Los ajustes al brillo y el contraste siempre se deben realizar para aumentar la cantidad de datos disponibles de iluminacin. Tcnicas de estiramiento aumentan contraste de la imagen mediante la expansin de los valores de brillo que se encuentran en la imagen original en una gama ms amplia de valores. El estiramiento se aplica por lo general a las imgenes que muestran una estrecha gama de niveles de iluminacin en su estado digitalizada inicial. Un enfoque para el estiramiento determina los niveles mnimo y mximo de iluminacin dentro de la imagen y extrapola matemticamente estos valores para cubrir el rango mximo posible, 256 valores en una imagen de escala de grises de 8 bits, como se ve en la Fig. 7.Observe que no hay 0 o 255 pixeles nivel de brillo dentro de la imagen extremos izquierdos y derecho de la distribucin en la Fig. 7a. Figura 7b muestra la misma imagen despus de aplicar un programa de contraste de estiramiento para expandir radicalmente el contraste rango de iluminacin. Adems de aumentar el contraste en toda la gama de iluminacin imagen, es posible aumentar el contraste dentro de una parte especfica del rango de iluminacin. El estiramiento de este tipo puede ser til si varias fases materiales tienen rangos de iluminacin casi contiguos o ligeramente solapados. Esta mejora se lleva a cabo dividiendo el histograma en tres secciones: valores de brillo que tienen un valor por debajo de un umbral de extremo oscuro algn valor mayor que los valores mnimos de iluminacin en la imagen; valores de brillo por encima de un umbral de extremo brillante cierto nivel de iluminacin inferior al mximo; y valores de brillo que se encuentra entre los umbrales oscuras y brillantes. Valores de brillo que se encuentran por debajo del umbral oscuro se les asigna un nuevo valor de 0. Del mismo modo, los valores que se encuentran por encima del umbral brillante se les asignan un valor de 255. Los valores restantes entre el umbral oscuro y brillante se asignan nuevos niveles de brillo entre 0 y 255, de acuerdo con una extrapolacin matemtica lineal y de ese modo se estira ligeramente para proporcionar un conjunto calculado de niveles de brillo estructurales. Los histogramas en la Fig. 18.8 mostrar los efectos de este tipo de estiramiento.

Fig. Rango de iluminacin 18.7a-Estrecho.Esta forma de histograma estiramiento Elimina los valores de brillo bajo y alto de pxeles que no representan las estructuras de inters estableciendo a 0 255. Aviso de los conteos altos de pxeles en los extremos de la distribucin.

Fig. 7b-Todo se estir. Fig. 8a imagen original

Fig. 8b- Valores Media que se expandieron.

Filtro de CuencasEl filtro de cuenca es una funcin matemtica que transforma una imagen que contiene partculas individuales que son tocar o fusionados juntos en una nueva imagen en la que los objetos se tocan o fusionados se han separado. Esta es una herramienta muy til debido a que varias normas cuantitativas metalografa / materialografa requieren la medicin de objetos individuales. En el anlisis de microestructura del material del filtro cuenca se puede aplicar a la medida del tamao de grano, as como a otras estructuras en las que es deseable medir partculas individuales dentro de la imagen sin procesar que se toquen. ASTM Mtodos de prueba estndar para determinar la media de tamao de grano Usando semiautomtica y automtica de Anlisis de Imgenes E 1382 para la medicin de tamao de grano por anlisis de imagen describen los procedimientos que incorporan medicin de rea grano individual. Para lograr la mxima precisin cada grano debe ser separado.La figura 9a muestra una estructura de lmite de grano de acero. Observe que los lmites de grano lineales oscuros estn rotos y no delimitan totalmente los granos individuales. Con frecuencia la condicin de la definicin de lmite de grano irregular e incompleto es producido al revelar los lmites de grano por ataque qumico.

Fig. 9a-Escala de grises imagen que muestra los lmites de grano incompletos.

Fig. 9b-binario de la figura anterior despus de la operacin de separacin de las cuencas hidrogrficas para rellenar fronteras que faltan.

El filtro de cuenca se puede aplicar a tales imgenes e idealmente va a producir una imagen tal como se ve en la Fig. 9b, que muestra todos los lmites de grano completadas. Tal imagen se puede medir fcilmente utilizando mtodos automatizados para la discusin adicional de la medida del tamao de grano.Otro ejemplo ilustrar riesgos de la aplicacin de funciones de procesamiento de imagen, as como demostrar otra funcin que en ocasiones es til en la medicin de materiales. En la Fig.10a continuacin, una imagen que muestra materiales partculas de la fase segunda ms oscuras dentro de una matriz de color gris claro se ha digitalizado. Para contar con precisin o medir el individuo partculas a los procesos de separacin de las cuencas hidrogrficas se ha realizado. La imagen binaria resultante con partculas asignados a blanco y negro a la matriz se muestra en la Fig. 10b.La funcin de separacin ha tenido bastante xito, habiendo dividido muchas de las partculas previamente tocar mediante la construccin de una lnea de negro entre ellos

Fig. 10a Partculas en contacto juntas Fig. 10b-Despus de la separacin.

Tenga en cuenta que las separaciones construidos tienden a dar bordes angulares y geomtricos en vez de curvando suavemente a las partculas. Este tipo de artefacto matemtico es tpico de muchas operaciones de procesamiento de imgenes y aunque los resultados son menos que perfecto, la ligera distorsin en los lmites de partculas es ms que compensado por la mejora general de la capacidad de medicin de partculas. Sin embargo, la separacin ha producido dos errores relativamente graves. En un caso, cerca de la parte central superior de la imagen, una pequea "partcula" triangular se ha creado en el proceso de separacin que claramente no existe en la realidad. Adems, cerca de la esquina inferior derecha de la imagen de una pequea partcula se ha resquebrajado incorrectamente en medio. Un examen de la Fig. 10a imagen revela que los pequeos puntos brillantes se encuentran dentro de las partculas en el sitio de las separaciones incorrectas. De hecho, al igual que en los materiales donde los pequeos huecos o impurezas pueden producir deficiencias estructurales que actan como sitios de origen de los fracasos, estos puntos brillantes dentro de la imagen han servido como ncleos para el fracaso del proceso de separacin. Se debe tener precaucin en la aplicacin de la funcin de separacin desde los lmites manufacturados puede resultar en las partculas separadas que tienen dimensiones ligeramente alterados. Como veremos a continuacin, la aplicacin de las operaciones de procesamiento de imagen antes de ejecutar el programa de separacin puede reducir al mnimo la ocurrencia de estos errores.SuavizarHay un gran nmero de operaciones de procesamiento diseados para alterar los valores de brillo de los pxeles individuales sobre la base de los valores de los pxeles circundantes. Existen Tales operaciones de filtrado espacial para aumentar o disminuir cambios de iluminacin dentro de los barrios de pxeles. Al separar partculas conmovedoras, una operacin de filtrado previo que reduzca o suaviza la variabilidad iluminacin puede eliminar puntos brillantes que pueden dar lugar a errores. La aplicacin de un filtro de resultados tal en la imagen mostrada en la Fig. 10c. Comparar Fig. 10c con la Fig. 10a, nada que el filtro de suavizado tiene eliminar los puntos brillantes. Aplicando la operacin de separacin de las cuencas hidrogrficas a la imagen en la Fig.10c se obtiene la imagen mostrada en la Fig. 10d.Figura 10d muestra una muy buena separacin de las partculas sin formas de partculas groseramente inexactas. En este ejemplo se ha demostrado la capacidad de los programas de procesamiento de imgenes para reducir tanto as como aumentar los artefactos presentes en una imagen como as como los beneficios potenciales de la realizacin de una serie de operaciones de procesamiento de imgenes para lograr un resultado ptimo.

Fig. 10c- Imagen suavizadaEl desarrollo de un procedimiento de procesamiento de imgenes de varias etapas es muy similar a la elaboracin de un procedimiento de preparacin de muestras metalogrficas / materialogrfica. Es muy importante tener en cuenta, sin embargo, que desde el resultado de cualquier operacin de procesamiento de imagen dada depende directamente del nivel de iluminacin en la imagen original, cualquier cambio en el nivel de iluminacin puede dar lugar a un resultado completamente diferente.AfiladoAfilado es una operacin de procesamiento de imgenes que est diseado para acentuar los bordes de los objetos dentro de la imagen. Se puede considerar como una forma de llevar un objeto con ms claridad. Las figuras siguientes ilustran la visual, as como los efectos cuantitativos de afilar. Figura 11a muestra una parte de una escala del micrn. Figura 11b es un grfico de los niveles de brillo de pxeles medidos a lo largo de la lnea de seccin horizontal trazada en la figura. 11a. Tenga en cuenta que las lneas ms brillantes escala producen picos en la trama valor de iluminacin.

Fig. 10d- Separacin ms precisa. Fig. 11a escala con la lnea de corteUna funcin de afilado tpico se ha aplicado a la misma imagen y los resultados se muestran en las Figs. 11 y 11c y 11d.Visualmente las lneas de escala en la figura. 11c son ms prominentes y muestran mayor contraste entre las lneas y las zonas grises de la matriz. La parcela en la Fig. 11d muestra un bao distinto en la base de los picos que indican una mayor diferencia de iluminacin en los pxeles en el lmite donde las lneas de escala y la reunin de la matriz. Estos cambios visuales y cuantitativos son caractersticas del proceso de nitidez de imagen. Por la voladura de una seccin de la imagen de los efectos de afilado se puede ver en detalle.Nota del negro al blanco exagerada transicin iluminacin a lo largo de los bordes de la lnea de escala de la imagen afilada en la Fig. 11f. Observe tambin los artefactos visibles de brillo de pxeles creados en el rea de la matriz inmediatamente por encima de la lnea de escala en la imagen afilada. Exagerando variaciones de brillo de imagen de menor importancia puede causar dificultades en funcin de los objetivos finales de los anlisis. Afilado de filtros pueden ser valiosos en la mejora de las imgenes para su visualizacin humana y pueden ser tiles para reducir el llamado efecto de halo cuando se realiza la deteccin automtica de objetos de medicin vase ASTM Prctica estndar para la obtencin de JK clasificaciones de inclusin usando anlisis de imagen automtico E 1122.

Fig. 18.11b-Parcela de iluminacin a lo largo de la lnea de corte. Fig. 18.11c-afilado imagen.

Existen muchas otras funciones de procesamiento de imagen incluyendo filtros y operaciones morfolgicas y se encuentran comnmente en el software de procesamiento de imagen comercialmente disponible.Imagen calibracinPara medir la extensin fsica de las caractersticas estructurales dentro de una imagen digital, es necesario crear una calibracin espacial. El proceso de calibracin es el mtodo por el cual las mediciones reales pueden ser extrados de un objeto dentro de una imagen visualizada. Una calibracin es una relacin numrica que define la relacin entre un pxel y una unidad de medida del mundo real, tal como un milmetro. Recordemos que un pxel es el bloque de construccin unidad de la cual se forma toda la imagen digital. Calibracin espacial proporciona una altura y dimensin de anchura para el pxel de la imagen. Dentro de cualquier imagen digital, todos los pxeles son idnticos en dimensin horizontal y vertical. Mediante la asignacin de dimensiones de pxeles horizontales y verticales, las caractersticas estructurales pueden medirse contando el nmero de pxeles dentro de la caracterstica y multiplicando por los factores de calibracin espaciales apropiados. Factores de calibracin de pxeles se crean generalmente para cada una de las opciones de ampliacin disponible a travs del microscopio u otro dispositivo que se utiliza para adquirir imgenes para el anlisis.

Fig. 11d- Iluminacin exager en los bordes. Fig. 11a-sin punta hinchable.

Una calibracin debe estar asociada con una imagen antes de realizar cualquier medicin dentro de la imagen. Una notable excepcin a este requisito es el caso de porcentaje de rea o de otras mediciones relativas en el que los datos deseados se expresan como una relacin y se puede calcular por recuento de pxeles.El proceso general de la creacin de una calibracin implica la digitalizacin de una imagen de una escala u otro objeto para el que se conoce una distancia dimensional. En microscopa esto suele ser un micrmetro de diapositivas que tienen una escala grabada en pulgadas, milmetros o micras, o una forma geomtrica, como un crculo o un cuadrado con una dimensin conocida. Figuras 12a, 12b, 12c, y 12d ilustrar el proceso de calibracin. En primer lugar un micrmetro portaobjetos se coloca sobre la platina del microscopio, alineado, y la imagen es digitalizada.

Fig.11 A golpe afilado.

Fig. .12a-Imagen de la parte de la escala micromtrica de diapositivas.

Despus de la imagen de la escala se digitaliza el operador inicia una serie de pasos que incluyen dibujando una lnea de calibracin en la imagen a travs de una cierta distancia distinta en la escala como se ve en la Fig. 12b.A continuacin, el software pide al operador que introduzca la longitud de la lnea de calibracin en unidades del mundo real, tales como milmetros, como se muestra en la Fig.12c.La imagen del software del sistema de anlisis utiliza esta informacin para calcular el factor de calibracin. Figura 12d muestra un control software tpico donde se muestra el factor de calibracin resultante como una relacin de pxeles por unidad de medida.

Fig. 12b-Escala con superposicin de lnea de calibracin.Fig. 12c- Entrada Operador de distancia en lnea de calibracin.Fig. 12d- Operador tpica para el control de la creacin de calibracin espacial.

Medicin de imagenUna vez que la calibracin se ha establecido se hace posible extraer datos de una imagen. Es en este punto que el anlisis digital de imgenes se convierte en una herramienta para implementar cuantitativa metalografa / materialografa. Suponiendo que los procesos metalografa / preparacin de muestras metalogrficas y digitalizacin han producido una imagen que muestra la microestructura claramente, la siguiente tarea a realizar es la delineacin de las caractersticas a medir. Una imagen materiales tpico se compone de un rea relativamente grande de la matriz o material de fondo dentro de la cual se distribuyen una o ms caractersticas estructurales que tienen una o ms ocurrencias individuales. Para extraer mediciones es necesario separar los pxeles que representan las caractersticas de inters por parte de los pxeles que representan el material de la matriz o de fondo. Esta es una operacin de reduccin de datos para separar los datos de pxeles que estn asociados con la microestructura de inters de todos los otros datos de pxeles.Es interesante observar que a partir de ahora lo que est ocurriendo es el procesamiento de datos no-procesamiento de imgenes.

Tenga en cuenta que en el ejemplo de un factor de calibracin se muestra, tanto para las dimensiones de los pxeles verticales y horizontales y x. Si los pxeles de la imagen son cuadradas y tienen un aspecto altura a anchura de 1, entonces el X y factores de calibracin Y son iguales. La relacin de aspecto de pxel es una funcin de la hardware de la cmara y la digitalizacin. Es muy importante determinar la proporcin de pxeles y si no es 1, entonces X e Y factores de calibracin se deben calcular de forma independiente. Otra caracterstica en el panel de la pantalla de calibracin de importancia es el nombre de la calibracin. Este nombre podra incluir informacin sobre la configuracin de la calibracin, incluyendo pticas, unidades de medida, etc. Un elemento esencial adicional de informacin que se muestra y ajustable de este control es el origen de la cuadrcula de coordenadas XY de pxeles en la que la imagen se divide.Aunque no est escrito especficamente para su uso con sistemas de imgenes digitales, Gua de la norma ASTM para Calibracin Retculas y Luz Microscopio Aumentos E 1951,

Fig. 13a- Dimetros medidos de granos.

Hay dos enfoques bsicos para definir y separar las funciones dentro de la imagen para ser medidos. En el mtodo ms bsico, el operador del equipo delimita de forma interactiva los puntos, lneas y reas para ser medidos.Manual de Mediciones "Operador Define puntos, lneas o reas...Indicando manualmente lo que se va a medir por la interaccin del operador es un mtodo simple pero til de extraer mediciones a partir de imgenes microestructurales. En general hay tres formas posibles de ser delineados por la interaccin directa del operador, puntos, lneas y reas. Figura 13a muestra una imagen de una estructura de lmite de grano. El ejercicio de la herramienta de creacin de entidad de lnea disponible con casi todo el software de medicin de imagen el operador puede utilizar el sistema informtico del ratn para colocar el cursor sobre un lmite de grano, a continuacin, haga clic en el botn del ratn y arrastre el cursor hasta otro punto en el lmite de grano. Otro clic del ratn y el software de medicin imagen recuentos de inmediato el nmero de pxeles en la lnea, calcula la longitud de la lnea, y toma nota de la distancia en la imagen.A ligeramente diferente aplicacin de las mismas tcnicas permite al operador traza un esbozo de un lmite de grano completo y el software de medicin puede calcular inmediatamente la superficie de cereales como se muestra en la Fig. 13b.Si bien las tcnicas de medicin manuales son bsicas y requieren la intervencin del operador, no debe pasarse por alto como un medio viable para extraer con precisin los datos de medicin de la estructura de los materiales.

Fig. 13b-Los lmites de grano rastreados y medidos reas de grano.

Fig. 14a-. Segmentacin de control que muestra la distribucin de la iluminacin de la imagen.

Mediciones automticas "objetos definidos por Imagen Segmentacin ...De todas las muchas ventajas de anlisis de imagen digital, posiblemente el ms potente es el proceso de delinear y medir caractersticas estructurales sobre mltiples campos de visin sin la necesidad de interaccin del operador. La capacidad de medir decenas, cientos, e incluso miles de ocurrencias individuales de caractersticas estructurales sin la participacin del operador constante es un fuerte incentivo para la ejecucin de anlisis de imgenes para metalografa cuantitativa / materialografa. Tal automatizacin de extraccin de datos de materiales de imgenes basadas en el concepto de segmentacin de imgenes. Segmentacin proporciona un medio por el cual, despus de la configuracin inicial del operador, las caractersticas pueden ser delineados y as medir sin intervencin del operador adicional. En la segmentacin de la imagen se divide en las caractersticas estructurales de inters y la matriz o imagen de fondo basado en los valores de iluminacin de pxeles. La divisin se basa en el histograma que muestra la distribucin de valores de iluminacin de pxeles de la imagen. El proceso de segmentacin produce una gama de valores que tienen un lmite inferior y un lmite superior dentro de la distribucin global de la iluminacin de la imagen. El rango de segmentacin se establece para que coincida lo ms estrechamente posible a los valores de iluminacin pixel de la estructura a medir. El xito de este proceso depende directamente del grado en que las estructuras a ser medidos estn representados por un conjunto exclusivo de valores de brillo de los pxeles. Idealmente, la estructura que debe medirse est representado dentro de la imagen por un rango distinto de los valores de iluminacin pixel diferentes de los valores de iluminacin pixel de la matriz. Todo el software de anlisis de imgenes proporciona un mecanismo de control para permitir al operador ajustar interactivamente los niveles de segmentacin para detectar las caractersticas de inters. Comnmente, el control mostrar un histograma que muestra la distribucin de la iluminacin de imgenes con los lmites del rango de segmentacin superior e inferior superpuestas como un par de lneas verticales. La imagen en s tambin se puede mostrar con una capa de color que corresponde a la configuracin actual de rango de segmentacin. En efecto, el color mostrar exactamente lo que se est detectando parte de la imagen. Figura 14a muestra una parte de un panel de control segmentacin tpicas proporcionadas con el software de anlisis de imagen.En este ejemplo, el histograma de una imagen digitalizada a 8 bits 0 = negro a se muestra 255 = blanco. Observe tambin la barra en la parte superior del control; el tamao y la posicin de esta barra en relacin con el histograma de distribucin es un indicador visual de la configuracin actual gama de segmentacin. El ajuste 0-255 muestra se detecta en realidad toda la imagen y es simplemente el punto de partida para el ajuste de la segmentacin. El operador, utilizando una combinacin de posicionamiento del cursor del ratn y los clics, debe mover uno o ambos de los lmites de segmentacin establecidos para lograr la deteccin de las caractersticas de inters. Figura 14 b muestra la imagen en anlisis.

Fig.14c Segmentacin de control que muestra la imagen bajo anlisis.

Los objetos grises ms oscuros son para ser detectado para la medicin. Dado que los objetos son relativamente ms oscuro que el material de la matriz circundante, el lmite superior de segmentacin debe ser ajustado a un nivel inferior para excluir los pxeles ms brillantes que representan la matriz. Usando el software de control del lmite de segmentacin superior se puede reducir. A medida que el lmite se movi ms abajo, los pxeles que caen dentro del rango se indican en el bar y con una capa de color en la imagen real. Este mtodo de codificacin por colores permite al operador ver claramente los resultados de la segmentacin en cada nivel posible. El lmite de segmentacin debe ser bajado hasta que se consigue la mejor delineacin posible de los objetos. Figuras 14c y 14d mostrar el ajuste de segmentacin final sobre la grfica de distribucin y la imagen con la superposicin de color rojo que indica objetos detectados para la medicin.Es importante tener en cuenta dos elementos en relacin con el establecimiento de niveles de segmentacin. En primer lugar, mientras que la segmentacin controlado por software automtico puede ser realizada por prcticamente todos los software de anlisis de imagen, la precisin de la operacin de segmentacin y por lo tanto todas las mediciones posteriores, son principalmente responsabilidad del operador y en la mayora de los casos se basa en un juicio subjetivo relativo a la ptima ajustes de lmite. En segundo lugar, si no existe una distincin relativamente clara entre los niveles de iluminacin caracterstica objeto y niveles de iluminacin de matriz, el proceso de segmentacin puede ser difcil y en algunos casos puede ser imposible establecer con precisin adecuada para producir resultados de medicin significativos. Si las estructuras que se deben medir no puede ser limpiamente delineada por la segmentacin ms preparacin metalogrfica / materialogrfica espcimen o procesamiento de imgenes adicionales deben ser considerados. Es posible que microestructuras de ciertos materiales, independientemente de preparacin y procesamiento, no se prestan a la utilizacin de la segmentacin para delinear caractersticas para la medicin.

De tal caso de extraccin de las mediciones debe llevarse a cabo de forma interactiva.Una vez que los objetos estructurales han sido definidos por la segmentacin, la extraccin de datos de medicin son casi trivial. Todo el software de anlisis de imagen incluye una variedad de mediciones que pueden extraerse de los objetos definidos. En la mayora de los casos, la variedad de medidas posibles supera con creces los requisitos de metalogrficos / normas materialogrficas comunes cuantitativos. rea de Estructura, dimetro, longitud, anchura, permetro, y muchos otros tipos de medicin se pueden hacer. En la siguiente seccin se examinar la aplicacin de estos mtodos de medicin que varias de las normas cuantitativas ms comnmente empleadas.

Fig. 14c- Distribucin de la iluminacin con el conjunto rango de segmentacin.Fig. 14d- Muestra la imagen detecta objetos con superposicin de color rojo. MAQUINAS Y EQUIPOS : Tecnologa Digital ImaginesHardwareSe requieren varios componentes de hardware distintos para llevar a cabo la digitalizacin de imgenes, procesamiento, y anlisis. Los microscopios y otros dispositivos pticos no se discuten aqu. Los componentes bsicos de hardware sistema de imagen son: ordenador, la cmara y la impresora. Recientemente todos los componentes de hardware necesarios para la digitalizacin de imgenes se han convertido en disponible como "off-the-shelf" los artculos y la necesidad de componentes de hardware especializados para todos los materiales mediciones estructura comn es inexistente. Una filosofa general en cuanto a la seleccin de los sistemas de imagen digital debe basarse en el uso de los componentes ms estndar disponibles. Ya no es necesario o incluso deseable para la compra, el propsito exclusivo sola, sola fuente, y sistemas totalmente integrados. Estos sistemas tienen inevitablemente la vida til limitada, proporcionan una funcionalidad que est detrs de la curva de las capacidades de hardware disponibles en el mercado libre, y ofrecen posibilidades de actualizacin muy limitadas y costosas. Con la posible excepcin de software de medicin de imagen no hay un componente necesario para el montaje de un sistema de imagen digital del estado de la tcnica que no est ampliamente disponible en el mercado. Debido a que las mismas tecnologas desarrolladas y con un precio para las cmaras de consumo comercializados en masa, computadoras e impresoras se utilizan en sistemas de imgenes digitales de calidad industrial, el costo de los componentes de hardware necesarios para proporcionar funciones de digitalizacin de imagen sigue disminuyendo, mientras que las capacidades de los componentes siguen mejorar.ComputadoraHoy en da, los ordenadores diseados incluso para uso domstico normal de negocios o tienen ms capacidad de potencia y procesamiento de la informacin adecuados para ejecutar hasta el ms sofisticado software de anlisis de materiales. No es necesario ni deseable para adquirir equipos diseados o no estndar personalizada a los sistemas de imgenes digitales de potencia. Todos los perifricos presentes en un sistema informtico hogar tpico diseado para el acceso a Internet y el juego de juego en la mayora de los casos deben estar presentes en un sistema para la medicin de imagen. Varios componentes especficos pueden ser comentados brevemente. Para ver las imgenes, especialmente los entregados por las grandes cmaras digitales de formato, relativamente grandes monitores son tiles. Monitores de 19 pulg. O mayor tamao de pantalla y ahorrar espacio en la mesa de laboratorio, aunque a un precio superior monitores LCD de matriz plana, activos deben ser considerados. La gestin eficiente de las imgenes digitales requiere relativamente grande capacidad de memoria de ordenador, de alta velocidad de procesamiento, y un amplio espacio de almacenamiento de archivos. Afortunadamente, los procesadores, chips de memoria y componentes de la unidad de disco se encuentran entre los ms rentables de todos los equipos necesarios para la imagen digital. El rpido desarrollo tecnolgico y una larga historia de los precios de tendencia a la baja en estos dispositivos son razones principales para evitar los sistemas de imgenes en base a la marca de distribuidor y el hardware de diseo personalizado que no pueden ser actualizadas o mejoradas fcilmente con componentes estndar.CmarasNingn otro componente individual requerido para realizar la imagen digital es ms accesible que la cmara. Hay literalmente cientos de modelos de cmaras disponibles. De esta amplia gama hay dos tipos bsicos: analgico y digital. La cmara analgica emite una seal electrnica analgica que es esencialmente una seal de televisin; no es en forma digital y requiere que la digitalizacin de imagen ser realizada por un digitalizacin de vdeo o placa de circuito capturador de fotogramas instalado en el computer.4 Las cmaras digitales estn diseados para digitalizar la seal de imagen interna y de salida un flujo de datos formato digital a la computadora. El elemento clave en las cmaras es el sensor que convierte la luz en una seal electrnica. En este momento la tecnologa de sensores predominante es el dispositivo o el CCD chip de silicio de carga acoplada. Otro tipo de sensor de imagen cada vez ms disponible es el Complementary Metal Oxide Semiconductor o CMOS. Entre las especificaciones que diferencian a las cmaras, el tamao fsico del chip es uno de los ms significativos. Tamaos de chips en general van desde,,,, hasta 1 pulg. O ms. Tamao de la viruta es importante porque todos los dems componentes restantes iguales, el tamao del chip es directamente proporcional al tamao del campo de imagen digital de vista. Un sistema equipado con una cmara que ofrece uno de los tamaos de chips ms pequeos o en. No puede ser capaz de entregar el campo necesario de visin zona.Obviamente la calidad de la imagen producida por la cmara es importante. Sin embargo, otros factores como el tamao de la imagen, facilidad de operacin, el costo, y lo ms importante, cmo las imgenes se van a utilizar deben ser considerados. Cmaras analgicasSalida de las cmaras analgicas una seal de vdeo que se puede visualizar en tiempo real, es decir, la seal de imagen se emite con la suficiente rapidez para actualizar la pantalla del monitor en aproximadamente 30 veces por segundo. Para la visualizacin de imgenes en un monitor a una velocidad de visualizacin que no produce ningn retraso o desigual movimiento perceptible cuando el campo de visin se mueve o el enfoque de la imagen se ajusta, en general, una cmara analgica se comporta mejor que una cmara digital. Dado que las cmaras analgicas contienen una cantidad mnima de circuitera el tamao fsico de la cmara puede ser relativamente pequea. En general, el procesamiento de ms de digitalizacin y de la seal que se hace dentro de la cmara, mayor ser el cuerpo de la cmara.Para digitalizar una imagen de la cmara analgica debe estar conectado a una placa de circuito de digitalizacin montado en el interior del equipo. Tableros Digitalizacin pueden mostrar una seal en vivo desde la cmara junto con la digitalizacin de la imagen para el almacenamiento, procesamiento y medicin ver Inoue y primavera para una discusin detallada de la digitalizacin boards4. Hay una amplia variedad de digitalizacin tablas disponibles. Cuando se selecciona una tabla de digitalizacin es importante para que coincida con la entrada de tabla y capacidades de digitalizacin con la salida de seal de la cmara analgica. Muchas juntas de digitalizacin estn disponibles con la capacidad de conectarse a mltiples cmaras. Esta funcin es til en los laboratorios que requieren cmaras para ser montado en un microscopio, un estereoscopio, un probador de microdureza, y ms.Tableros de Digitalizacin se suministran con el software para el ajuste de la junta a aceptar varios formatos de seal de la cmara, para capturar imgenes, y tal vez para la gestin de archivo de imagen. Digitalizacin de productos de cartn tambin pueden incluir programas de software llamados controladores que estn diseados para permitir el tablero para trabajar directamente con software especfico de imagen digital. Hay un controlador de software-digitalizador a imgenes estndar de la industria llamada TWAIN. Tableros de Digitalizacin y productos de software de imgenes que proporcionan la interfaz TWAIN pueden trabajar juntos y no requieren ningn controlador de software especiales adicionales. Cmara analgica /combinaciones de mesa de digitalizacin proporciona un medio rpido y eficaz para la digitalizacin de imgenes. Para la mayora de las aplicaciones de digitalizacin de la microestructura del material cmara analgica de alta resolucin / combinaciones de mesa de digitalizacin son los mejores en todo eleccin.Cmaras DigitalesLas cmaras digitales digitalizar la salida de seal de imagen del chip sensor de imagen antes de que entre el equipo. Las cmaras digitales se conectan al ordenador a travs de una variedad de puertos de la computadora o de placas de circuitos, algn estndar y algunos de diseo personalizado. Las cmaras digitales estn disponibles con gran formato chips sensores de imagen y pueden digitalizar imgenes en un nmero muy grande de pxeles. Con sus altos recuentos de pxeles cmaras digitales pueden proporcionar imgenes de excelente calidad y en general son capaces de mostrar detalles finos estructurales ms bruscamente que una combinacin de cmara / tarjeta analgica. Al igual que con las juntas de digitalizacin, las cmaras digitales se suministran con el software de adquisicin de imgenes y la disponibilidad del software TWAIN es igualmente importante. Mientras que proporciona imgenes de alta calidad, hay que sealar que muchas cmaras digitales son ms lentos para capturar imgenes que las cmaras analgicas.La tasa de visualizacin de imgenes en tiempo real es de 30 veces por segundo para la salida analgica, mientras que las cmaras digitales pueden requerir hasta varios segundos para mostrar una imagen completa. En general, cuanto mayor es el nmero de pxeles las ofertas cmara digital, el ms largo es el tiempo de captura de imagen. Los retrasos en la actualizacin de la pantalla de imagen de la computadora son particularmente notable durante el enfoque de la imagen. Adems, las cmaras digitales pueden ser ms complejos de operar que los sistemas analgicos. Las cmaras digitales se deben considerar cuando el uso principal de las imgenes digitalizadas est viendo, en especial cuando las imgenes se van a imprimir. Por supuesto, la calidad de las imgenes impresas es tambin una funcin de la impresora utilizada y las impresoras se discuten brevemente en esta seccin.Blanco y negro o en colorPara extraer las mediciones estructurales de la mayora de los materiales una escala de grises de 8 bits o 256 niveles de iluminacin pixel es adecuado. En pocos materiales segmentacin para separar una estructura para la delineacin automtica puede requerir el uso de una imagen en color de 24 bits 16700000 niveles verdad. Debido a la mayor dificultad en el establecimiento de los niveles de segmentacin de color e ineficiencias concomitantes a la gestin de imgenes en color, el uso de imgenes en color para las mediciones de extraccin slo se recomienda si las mediciones no son posibles con imgenes en escala de grises. Las imgenes en color se recomiendan cuando el uso principal de la imagen es para su publicacin y visualizacin humano.ImpresorasAl igual que con las cmaras, un nmero muy grande de impresoras de ordenador estn disponibles para su uso con sistemas de imgenes digitales. El crecimiento de la fotografa digital de consumo ha afectado la calidad de las impresiones y el precio de las impresoras de imagen muy positiva. Impresoras de inyeccin de tinta de tipo que pueden producir imgenes de calidad fotogrfica "" son cada vez ms barato. La especificacin de la impresora principal utilizado para juzgar la calidad potencial de las imgenes impresas es el nmero de puntos de tinta por pulgada que la impresora es capaz de poner en el papel. Es un recuento de 2.400 por 1.200 puntos por pulgada es lo suficientemente densa como para producir impresiones de alta calidad. Para las imgenes de ms alta calidad se debe utilizar el tipo de papel fotogrfico recubierto. Otro tipo de tecnologa de impresin conocido como difusin trmica de colorante puede producir un tono continuo imprimir con una resolucin de 300 pxeles por pulgada. La calidad de estas impresiones se denomina "nivel profesional" y estas impresoras tienen precios en el rango de un orden de magnitud mayor que las impresoras de inyeccin de tinta. Las especificaciones y el nivel de precios a un lado, se recomienda que las impresiones reales de microestructuras materiales pueden ver antes de tomar una decisin sobre la adquisicin de la impresora.SoftwareHay una enorme variedad de software de imagen digital disponible. Una bsqueda reciente de Internet arroj los siguientes resultados: Buscar Frase: software de imagen digital Pgina Web Partidos ms de 50 000 Buscar Frase: Imagen de software de adquisicin de Pgina Web Partidos ms de 2.400 Buscar Frase: imgenes software de edicin de pginas web Partidos ms de 400 Buscar Frase: imagen de software de archivado Pgina Web Partidos ms de 400 Buscar Frase: imagen de software de medicin Pgina Web Partidos ms de 300Aunque no est diseado especficamente para la imagen estructura materialogrfica,el nmero de "software de imagen" fuentes de productos es significativa. Muchos de los productos, conceptos, tcnicas y mdulos de software desarrollados para otras aplicaciones de imgenes digitales se pueden utilizar en sistemas metalogrficos / materialogrficas. Esto se traduce en la disponibilidad de la mejora constante de la funcionalidad del software a precios competitivos. Por supuesto, varios sistemas de software han sido diseados especialmente para aplicaciones de la ciencia de materiales. Estos deben proporcionar funciones mnimas de procesamiento de imgenes bsicas, as como los mdulos para llevar a cabo uno o ms de los mtodos de ensayo metalogrfico / materialogrficos descritos en la Seccin 18.5, dependiendo de los requisitos del laboratorio individual.Es casi una certeza que la mayora de los paquetes de software de imgenes proporcionarn muchas ms capacidades de procesamiento y medicin de lo que normalmente se necesita en todo menos en los ms diversos entornos de investigacin y desarrollo. Uno de los retos en la seleccin de software para los materiales que utiliza el anlisis es en la identificacin de productos que proporcionan las funciones necesarias para llevar a cabo tareas de imagen estructurales sin la presencia de capacidades de software ajenos que pueden complicar la operacin y inflar los costos. Algunas pautas generales pueden ser sugeridas.Obviamente, la consideracin ms importante es que el software es capaz de realizar las tareas requeridas. Lo que puede no ser tan evidente es lo que esas tareas se vea la Seccin 18.7 para comentarios adicionales sobre la seleccin de software. Los mismos criterios generales utilizados en la seleccin de cualquier tipo de software son aplicables. Evitar software que slo puede ser utilizado con un ordenador especfico o otros componentes de hardware. El software debe ofrecer una arquitectura abierta que permite el intercambio de datos y la interaccin con otros productos de software, tales como los programas de control de procesos estadsticos de base de datos, hoja de clculo, y. El software tambin tiene que seguir las normas de la industria para los formatos de datos y archivos de imgenes, diseos de control de interfaz de usuario y la conectividad del dispositivo. En la mayora de los casos es aconsejable evitar diseos propietarios que crean una dependencia de proveedores "nica fuente". Software de Anlisis de ImagenDisponemos de varios niveles de exigencia para el anlisis de imagen. Desde el CAPTIVA para la medicin manual punto a punto de objetos en la fotografa hasta el VISION PE para el clculo automtico de distintos parmetros (tamao de granos, fases, recubrimientos, poros, etc). Las cmaras y software de clemex se pueden adaptar a la practica totalidad de los microscopio trinoculares existentes. Se puede hacer el upgrade de un software a otro posteriormente a la adquisicin del bsico.

-Software Captiva-Software Vision Lite-Software Vision PE Software de Contaje de inclusiones en acerosEl sistema automtico de contaje de inclusiones en aceros CIR incluye un microscopio motorizado Leica al que se le aaden una cmara y el software especfico de Clemex. El software lo podr utilizar para anlisis de imgenes.

-Software CIR Software para Microdureza Vickers-KnoopEl sistema automtico de medicin de microdureza Vickers o Knoop CMT incluye un microdurmetro motorizado al que se le aaden una cmara y el software especfico de Clemex. El software lo podr utilizar para anlisis de imgenes.

-Software CMTOpen Source / Software de Dominio PblicoEs posible obtener de cdigo abierto / software de dominio pblico, como la imagen de la NIH Institutos Nacionales de Salud para una imagen de procesamiento / anlisis. Sin embargo, cabe sealar que la filosofa bsica del software de cdigo abierto requiere un fuerte compromiso para mantener y apoyar el software por parte del usuario. A menudo, el laboratorio metalogrfico tpica / materialogrfica no es capaz o dispuesto a realizar este tipo de tareas

.APLICACIONES:Imagen Digital Aplicada a Cuantitativa MaterialografaEsta seccin se compone de una serie de discusiones detalladas de varias de las ms comnmente practicadas normas materiales cuantitativos. El Libro Anual de Normas ASTM, Volumen 03,01-Normas Relativas a Metales-Mechanical Testing; Las pruebas elevados y baja temperatura; Metalografa ver Parte II, Seccin 12.4 contiene la mayora de las normas escritas por este cuerpo que se aplican a los materiales cuantitativos anlisis microestructural. Otras normas que no se encuentran en este volumen, pero aplicable a mediciones microestructurales incluyen: Mtodo de prueba estndar ASTM para la evaluacin de la microestructura de grafito en Iron Castings A 247 y ASTM Especificacin estndar para grafito compactado Hierro Castings A 842. Uno o dos otros mtodos cuantitativos para el cual especfica no existen normas estn incluidas en base a su uso generalizado.

Porcentaje "Fraccin de volumen rea...

Una de las formas ms simples y ms ampliamente utilizados de metalografa cuantitativa / materialografa es rea o fraccin de volumen. Para realizar mediciones de rea ciento requiere la digitalizacin de imagen, pero no requiere calibracin, ya que el resultado deseado es una relacin. El estndar manual para la aplicacin de este mtodo cuantitativo es ASTM Mtodo de prueba estndar para determinar la fraccin de volumen por Systematic Manual Point Count E 562. Este estndar se basa en el uso de una rejilla que consiste en Este "puntos igualmente espaciados formados por la interseccin de las lneas finas." , por supuesto, es un mtodo de digitalizacin de la microestructura. Curiosamente, ASTM E 562 referencias ASTM de prctica para la Inclusin o segunda fase contenido Constituyente de Metales por anlisis de imagen automtico E 1245 para la "utilizacin del anlisis automtico de imgenes para determinar la fraccin de volumen". Otro estndar, Mtodos de prueba ASTM para determinar el rea Porcentaje Porosidad en pulverizado trmicamente Coatings E 2109, describe el uso de la imagen digital para medir el rea por ciento de una caracterstica estructural especfica. Realiza ya sea manualmente o por ordenador, la tcnica de recuento de puntos es la esencia de rea por ciento o fraccin de volumen de medicin. Por definicin, una imagen digitalizada se compone de un nmero de pxeles que son, de hecho, una cuadrcula de puntos igualmente espaciados. Todo lo que es necesario es contar los puntos de la cuadrcula pxeles que caen dentro de la estructura de inters y dividir ese valor por el nmero total de pxeles en todo el campo de visin. Para que el software para calcular los porcentajes, el operador debe usar el mando a la segmentacin del sistema para detectar la fase o fases que se desea medir. La operacin de deteccin es el paso clave en el procedimiento y todas las preocupaciones con respecto a la segmentacin discuti en la Seccin 18.3.6 se aplican. Inevitablemente, se encontrarn microestructuras en el que los valores de iluminacin de pxeles de la estructura para ser medido y la matriz tienen cierta superposicin con ninguna frontera distinta. En estos ajuste el rango de segmentacin casos requiere necesariamente un juicio subjetivo por parte del operador. La fiabilidad de la fraccin de volumen calculado puede ser mejorada mediante el empleo de una tcnica de ajuste de varios rangos de segmentacin para detectar la misma estructura. Como la mayora de los sistemas de imgenes tienen la capacidad de medir ms de un rango segmentado de forma simultnea, es una cuestin fcil de configurar varias gamas de la misma estructura y tomar el promedio estadstico para el resultado reportado. Este enfoque de tomar una muestra ms grande de datos es consistente con el pensamiento estadstico y las mediciones y clculos necesarios adicionales se lleva a cabo fcilmente por el software de anlisis. Hay otras ventajas de utilizar software de medicin digital de la imagen para la fraccin de volumen porcentaje de rea, as como otras mediciones. La posibilidad de aplicar una superposicin de color a la imagen para resaltar las fases de medicin proporciona una excelente ayuda visual para el operador y produce imgenes altamente informativos para su inclusin en el informe de resultados.Otra ventaja es la capacidad del software de medicin de imagen para producir datos que puedan exportarse directamente al anlisis externo y presentacin de informes de software tales como los programas de hojas de clculo de base de datos, el control estadstico de procesos, y.InclusinClasificacinLas inclusiones son ocurrencias de precipitados u otros productos de procesos indgenas que dan lugar a distribuciones aleatorias de partculas observables en el material de la matriz. Debido a la importancia de las inclusiones en influir en las propiedades del material, mtodos de clasificacin y determinar el nivel de inclusiones presentes en los materiales han sido desarrollados y ampliamente utilizado, principalmente en el acero, como un factor determinante importante de la calidad.Una serie de normas publicadas que emplean comparacin manual, as como los mtodos cuantitativos para determinar el contenido de inclusiones existe. ASTM Volumen 03.01 incluye tres normas, ASTM Mtodos de prueba estndar para determinar el contenido Inclusin de acero E 45, ASTM Prctica estndar para la obtencin de JK Inclusin ClasificacinUso del anlisis de imagen automtico E 1122 retirado 2006, sustituido por E 45 y ASTM Prctica estndar para determinar la inclusin o la Segunda Fase Constituyente contenido de metales mediante anlisis de imagen automtico E 1245 para determinar el contenido de la inclusin.ASTM E 45 es el mtodo de comparacin manual originales. De los varios mtodos que se encuentran en esta norma por mtodos microscpicos ms ampliamente practicados son el Mtodo A y Mtodo D. El corazn de estos mtodos implican la clasificacin de inclusiones en cuatro tipos A, B, C, y D basadas en la morfologa de la inclusin, la separacin de cada tipo en un serie delgada y pesada basa en la inclusin y la asignacin de ancho de cada tipo un nivel de gravedad media a 5 basada en la longitud total o el nmero de inclusiones en un campo de visin. El Mtodo A requiere la notificacin de la calificacin de la inclusin para el campo de visin con la calificacin ms grave para cada tipo de inclusin. La compilacin de estos cuatro calificaciones es "el peor campo". En el Mtodo D un rea de superficie de la muestra de 160 mm2 deben ser cubiertos mediante campos de vista individuales de 0,05 mm2. Esto se traduce en la obligacin de cubrir los 320 campos de visin, cada uno para ser compatible con el nivel de gravedad de todos los tipos. ASTM E 45 incluye una serie de dibujos que muestran la cantidad de inclusiones en cada nivel de gravedad para cada tipo de inclusin y requiere que el juez operador de la mejor comparacin y registrar las observaciones.Obviamente, este enfoque es manual de la mano de obra muy intensiva y tiene el potencial para generar resultados subjetivos en particular en la calificacin Mtodo D de 320 campos. ASTM E 45 es uno de los mejores ejemplos de una norma que ha sido significativamente mejorado mediante la conversin a mtodos ms cuantitativos y automatizables. Si bien la incorporacin de los mtodos de E 45, ASTM E 1122 define a escribir la inclusin y la calificacin de una manera suficientemente cuantitativa a fin de que estas clasificaciones a realizar por el software de anlisis de imgenes. Aunque la eliminacin de la dependencia de la comparacin grfica, ASTM E 1122 conserva el esquema de gravedad nivel de clasificacin tradicional en lugar de exigir un informe de resultados estadsticamente ms robusto. En reconocimiento de este corto que viene ASTM E 1245 ha sido publicado y proporciona un mtodo completamente cuantitativa con informes estadsticamente relevante de los resultados.Despus de la ASTM E 45 / E 1122 estndar para llevar a cabo la clasificacin de nivel severidad de inclusiones utilizando software de imagen digital requiere primero la separacin de las inclusiones de la matriz por el proceso de segmentacin. La matriz de la microestructura del acero despus de la preparacin de muestras tiene un muy alto nivel de iluminacin casi blanco. El tipo A inclusiones de sulfuro en general son bastante altos en los niveles de iluminacin y aparecen en una imagen digital de escala de grises como gris claro. A-tipo inclusiones puede estar cerca de la matriz en nivel de iluminacin y por lo tanto los requisitos para la preparacin de muestras y la optimizacin de la iluminacin son crticos. Correccin de fondo puede ser necesaria para garantizar que los tipos A pueden ser segmentados con xito sin la deteccin de bits de la matriz. Tipos de inclusin B, C, y D son los tipos de xido y generalmente aparecen como objetos negros en la matriz. Los tipos B a veces se describen como largueros rotos y se producen como una serie de tres o ms partculas ensartadas en una lnea; Tipos C son partculas individuales llamados largueros que tienen una forma alargada con una relacin de aspecto mayor que designado en la norma. Los tipos D son xidos globulares y son circulares con longitud aspecto a las relaciones de anchura inferior a designado en la norma. Las inclusiones de tipo xido de B, C, y D tambin deben ser separados de la matriz por la segmentacin. Normalmente segmentacin para separar la B, C, y los tipos D no es difcil debido a su alto contraste con la matriz brillante.La separacin del sulfuro de inclusiones de tipo A del B, C, D y tipos de xido es generalmente sencillo ya que los tipos A aparecen como objetos brillantes que los tipos de xido ms oscuros. Una vez que la segmentacin se establece la medicin de la longitud y la anchura de todos los tipos de inclusin y el recuento de los tipos D debe ser realizado. Estos datos se utilizan entonces para calcular los niveles de severidad para cada tipo de inclusin. Para muchos sistemas de anlisis de imagen, las muestras deben estar orientados en la platina del microscopio de tal manera que las inclusiones alargadas estn alineados horizontal o paralela al eje X de movimiento en el escenario. Varios problemas se pueden encontrar en la aplicacin de esta norma. Para empezar, las calificaciones de inclusin se deben hacer para una zona de campo especfico 0,05 mm2. Si esta rea no se puede visualizar en una sola imagen digitalizada, es necesario para digitalizar y medir una secuencia de imgenes hasta que el rea 0,50 mm2 se ha logrado antes de una calificacin se puede calcular. La necesidad de medir y acumular datos a travs de mltiples imgenes requiere software ms complejo y ser ms tiempo. Para mejorar la eficiencia de un intento debe hacerse para elegir una combinacin de lente de la cmara y el microscopio aumento del objetivo para producir un rea de la imagen digitalizada de 0,50 mm2. Otra dificultad puede encontrarse debido al requisito de que las inclusiones estndar medirse tan delgada como 2 m. Tales objetos pequeos pueden ser difciles de distinguir de los artefactos que ocurren comnmente que poseen niveles de iluminacin similares a los tipos de inclusin. Cualquier araazos visibles en la superficie de la muestra despus de la preparacin materialogrfica pueden detectarse como una alargada o C Tipo de inclusin, aunque el software en general, la formacin de imgenes est diseado para eliminar este tipo de artefactos debido a su orientacin. Un problema ms comn es la misdetection de pequeos artefactos circulares como inclusiones de tipo D. Es casi imposible separar con el software de filtrado de tipo D legtimos de los artefactos de esta clase y por lo tanto es absolutamente esencial para realizar medicin de la inclusin slo de especmenes que se preparan con el fin de minimizar la aparicin de la corrosin, oxidacin, o manchas. Otro problema surge de la necesidad de medir un rea de muestra relativamente grande, de 160 mm2.Como se necesitan mencionados 320 imgenes anteriores para cubrir esta rea en el 0,50 mm2 por imagen. La obtencin de un gran nmero de imgenes tales, obviamente, puede tomar una cantidad significativa de tiempo y ha conducido naturalmente a la utilizacin de etapas de microscopio motorizados que puede ser programado para mover el nmero necesario de campos sin la necesidad de interaccin del operador manual. Aunque sin duda una mejora, el uso de movimiento de la platina motorizada junto con los procedimientos de enfoque motorizados para eliminar la interaccin del operador durante el proceso de medicin de la inclusin tambin puede conducir a problemas. Es inevitable que un proceso de calificacin inclusin desatendida, totalmente motorizado y automtico producir algunas clasificaciones de campo que son incorrectas. Comnmente se encontraron dos tipos de errores. Excesivamente altos niveles de severidad se puede calcular porque los artefactos de imagen araazos, polvo, manchas de oxidacin, manchas, etc. se han medido como inclusiones. Tambin un poco fuera de foco imgenes pueden digitalizarse para mostrar inclusiones de dimensiones exageradas que producen resultados ms altos que los niveles de gravedad reales. Ms raramente, la atencin se centra en lo que va de fin de causar completo fracaso para detectar cualquier inclusiones presentes en la imagen. Falsamente mediciones de alta de campo pueden ser marcados y las imgenes almacenadas por separado de modo a la conclusin de la medicin muestra el operador puede comprobar la lista de datos de calificacin sospechosos y revisar las imgenes asociadas. Las imgenes que muestran artefactos obvios pueden entonces ser eliminados de la base de datos de clasificacin. Incorrectamente en imgenes valorados son imposibles de descubrir, a falta de un examen operador de cada imagen nominal. Por supuesto, esto no es prctico y derrota por completo el deseo de eliminar la participacin del operador directa en el proceso de medicin. Varias fuentes de error adicionales se pueden identificar incluyendo errores de clasificacin de tipo de inclusin por el software. En contraste con la norma ASTM E 45 y ASTM E 1122 la ASTM E 1245 ofrece otro enfoque a la calificacin de la inclusin.ASTM E 1245 es un ejemplo primario de un estereolgicamente y estndar de calidad microestructural cuantitativa estadsticamente robusto. La Seccin de Procedimientos de E 1245 listas de la medicin de parmetros estereolgicos incluyendo fraccin de volumen de las inclusiones, el nmero de inclusiones por campo, y el nmero de intercepciones de las inclusiones por unidad de longitud de la lnea de prueba. Mediciones de caractersticas inclusin individuales adicionales se pueden hacer. A partir de estas medidas bsicas, parmetros estadsticos tales como medias, desviaciones estndar, intervalo de confianza del 95%, y el porcentaje de exactitud relativa se calcularn para cada tipo de inclusin detectado. Un aspecto importante de esta norma que es significativamente diferente de sus predecesores es la eliminacin de la separacin de tipos de inclusin en fina y pesado y el clculo de los niveles de gravedad.Los procedimientos estereolgicos y estadsticos contenidos en la norma ASTM E 1245 lo convierten en una importante adicin a los mtodos tradicionales de nivel Clasificacin de gravedad.

Tamao del granoEl tamao del grano es un determinante clave de propiedades de los materiales. Varias normas, existen tanto cualitativos como cuantitativos que describen mtodos para la determinacin de tamaos de grano, vase la seccin 17.3. ASTM Mtodos de prueba estndar para determinar Tamao promedio del grano Uso del anlisis de imagen semiautomtica y automtica E 1382 es una norma cuantitativa escrito para la implementacin a travs de anlisis de imagen digital que se basa en muchos de los mismos parmetros de medicin que se describen en los mtodos cuantitativos de los Mtodos de Ensayo ASTM estndar para La determinacin de tamao medio de grano E 112. Las varias variaciones en los mtodos descritos en estas dos normas se deriva de la medicin de reas ya sea de grano interiores, longitudes de contorno de grano, o las intercepciones de estas caractersticas con algn patrn de lneas de prueba. La principal dificultad en la aplicacin de anlisis de imagen digital para la determinacin del tamao de grano se plantea el problema de la delimitacin del lmite de grano. Para mostrar los lmites de grano en la mayora de los materiales requiere algn tipo de ataque qumico. Compuestos de grabado cido puede erosionar el material en el lmite estructuralmente ms dbil entre los granos que producen un "groove" ligero que tiene un nivel de iluminacin ms baja cuando se observan con un microscopio vase la Parte II, Captulo 13. Algunos mordientes cidos, como Nital, cuando se aplica al acero , se disuelven qumicamente granos en diferentes tasas basadas en la orientacin cristalina de cada grano. Esta diferencia en el ataque crea diferencias en elevaciones en los lmites entre granos adyacentes resultantes en lo que parece ser, en la iluminacin de campo brillante, lneas negras en los lmites entre los granos. En la prctica la aplicacin precisa y uniforme de los reactivos de ataque es difcil de lograr y junto con las variaciones que ocurren naturalmente en las tasas de grabado de materiales, los resultados en la visibilidad de lmite de grano y la apariencia que es altamente variable. Incluso dentro de un mismo campo microscpico de vista, es comn observar lmites fuertemente grabadas inmediatamente adyacentes a las reas que muestran dbilmente o incompleta delineacin de lmites. De hecho, la preparacin de muestras microestructurales con 100% delineacin lmite de grano es infrecuente. La cuestin demarcacin de lmites es tan significativo que la norma ASTM E 1382 prefacios estndar toda discusin de los mtodos de medicin digital de imgenes con la afirmacin "La precisin de las mediciones ... tamao de grano mediante el anlisis automtico de la imagen depende en gran medida la calidad de la delimitacin de grabado de los lmites de grano . Los lmites de los granos deben ser plenamente y de manera uniforme delineadas. "Si el lmite entre granos adyacentes es incompleta cuando se utiliza un mtodo de superficie de cereales, las reas de granos separados se medirn como una sola, lo que resulta en datos del rea de granos errneamente alta. Del mismo modo,