【摘要】：軸承鋼是鋼鐵生產(chǎn)中質(zhì)量要求最嚴(yán)格的特種鋼之一,而碳化物是軸承鋼性能評價的一項(xiàng)重要指標(biāo)。早期軸承鋼性能分析主要是通過人工目測、手工檢測等手段來實(shí)現(xiàn)的,這些工作不僅勞動強(qiáng)度大,而且效率也較低。因數(shù)字圖像處理技術(shù)好的再現(xiàn)性與較高的處理精度,將其應(yīng)用于金相組織分析中是必要的。本文基于數(shù)字圖像的相關(guān)理論,將數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用于幾類典型熱處理?xiàng)l件下不同軸承鋼部件的碳化物均勻性評價分析中,使得軸承鋼的性能分析更加快捷、精確。主要的研究內(nèi)容與成果有:(1)綜述了國內(nèi)外金相定量分析的發(fā)展,討論了將數(shù)字圖像處理技術(shù)應(yīng)用在軸承鋼碳化物分析中的意義。(2)根據(jù)數(shù)字圖像處理的基本知識,將灰度變換、圖像分割、形態(tài)學(xué)圖像處理等方法應(yīng)用到GCr15軸承鋼金相圖分析中,依據(jù)其處理后的圖像的灰度直方圖及圖像顯示效果選擇了比較適合GCr15軸承鋼金相圖的處理方法。(3)基于Sobel算法改進(jìn)的邊緣提取算法,提取了GCr15軸承鋼中碳化物顆粒的邊緣信息,運(yùn)用膨脹、腐蝕、區(qū)域填充等形態(tài)學(xué)圖像處理方法提取出碳化物顆粒,為金相圖中碳化物的分析奠定了基礎(chǔ)。(4)基于Open CV通過圖像隨機(jī)分塊技術(shù),實(shí)現(xiàn)了金相圖的隨機(jī)分塊,采用最小二乘法原理分析金相圖中的碳化物分布情況,實(shí)現(xiàn)了對GCr15軸承鋼的軸承外圈樣本碳化物分布的分析與統(tǒng)計,并給出了計算分析結(jié)果。結(jié)果表明該樣本碳化物均勻性滿足其使用要求。本文將軸承鋼性能分析與數(shù)字圖像處理技術(shù)有機(jī)結(jié)合起來,運(yùn)用數(shù)字圖像處理技術(shù)對GCr15軸承鋼材料的金相圖進(jìn)行處理,并對金相圖中的碳化物均勻性進(jìn)行統(tǒng)計分析。研究結(jié)果對金相圖的數(shù)字化分析具有重要的實(shí)踐意義。
[Abstract]:Bearing steel is one of the most strict special steels in steel production, and carbide is an important index for performance evaluation of bearing steel. The performance analysis of early bearing steel is mainly carried out by means of manual visual inspection and manual inspection. These work are not only labor intensive but also less efficient. It is necessary to apply digital image processing technology to metallographic analysis because of its good reproducibility and high processing precision. Based on the theory of digital image, this paper applies the digital image processing technology to the carbide uniformity evaluation and analysis of different bearing steel components under several typical heat treatment conditions, which makes the performance analysis of bearing steel more rapid and accurate. The main research contents and achievements are as follows: (1) the development of metallographic quantitative analysis at home and abroad is reviewed, and the significance of applying digital image processing technology to carbide analysis of bearing steel is discussed. (2) according to the basic knowledge of digital image processing, The gray-scale transformation, image segmentation and morphological image processing are applied to the metallographic analysis of GCr15 bearing steel. According to the gray histogram of the processed image and the display effect of the image, the processing method suitable for the metallographic of GCr15 bearing steel is selected. (3) an improved edge extraction algorithm based on Sobel algorithm is proposed. The edge information of carbide particles in GCr15 bearing steel was extracted, and the carbide particles were extracted by morphological image processing methods such as expansion, corrosion and zone filling. It lays a foundation for the analysis of carbides in metallographic diagram. (4) based on Open CV, the random partition of metallographic diagram is realized by means of image random block technology, and the distribution of carbides in metallographic diagram is analyzed by least square method. The analysis and statistics of the sample carbide distribution of the bearing outer ring of GCr15 bearing steel are carried out, and the calculation and analysis results are given. The results show that the carbide uniformity of the sample meets the requirements of its application. This paper combines the performance analysis of bearing steel with digital image processing technology. The metallographic diagram of GCr15 bearing steel is processed by digital image processing technology, and the carbide uniformity in metallographic is statistically analyzed. The results are of great practical significance to the digital analysis of metallographic diagrams.
【學(xué)位授予單位】：蘭州理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TG142.1;TP391.41

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本文編號：2439095