ディジタル画像処理を用いたミクロ組織的特徴の自動定量化のための新しい方法【Powered by NICT】

Campbell Andrew; Murray Paul; Yakushina Evgenia; Marshall Stephen; Ion William

文献

J-GLOBAL ID：201802246914421916 整理番号：18A0484727

ディジタル画像処理を用いたミクロ組織的特徴の自動定量化のための新しい方法【Powered by NICT】

New methods for automatic quantification of microstructural features using digital image processing

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資料名：
巻： 141 ページ： 395-406 発行年： 2018年
JST資料番号： A0495B ISSN： 0264-1275 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：イギリス (GBR) 言語：英語 (EN)

熱的及び機械的プロセスは,材料の微細構造,それらの機械的性質を決定することを変化させる。これは部品の設計と製造に重要な信頼性のある微細構造解析を行った。しかし,Ti6Al4Vのような複雑な微細構造の解析は困難であり,典型的にエキスパート材料科学者は手動でミクロ組織の特徴を同定し,測定する必要がある。過程はしばしば遅く,労働集約的であり,貧弱な再現性に悩まされている。本論文では,2D微細構造解析のための新しい自動化法を提案することにより,これらの課題を克服した。ディジタル画像処理アルゴリズムは,個々の微細構造の特徴を分離するために開発した,結晶粒とαラスコロニーとして。画像のセグメンテーションを生成し,領域は結晶粒とコロニーを表現から,このような形態学的特徴粒径,球状α結晶粒の体積分率とαコロニーサイズを測定することができる。提案した測定法は,既存の手動法と同様の結果を得ることが示されている速度と再現性を大幅に向上した。複雑な微細構造を測定するときに,提案手法の利点は,既存の分析ソフトウェアとの比較により実証した。数パラメータ変化を用いて,提案した技術はミクロ組織のタイプ,両方のSEMと光学顕微鏡像の品種に効果的であった。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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著者キーワード (4件)： , , ,

変態組織,加工組織 , 機械的性質

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