Abstract
The urgency of the paper is to develop a new approach for quantifying the shape of non-metallic inclusions in steel, in particular sulfides. The aim of the article is to develop an algorithm for detecting a rounding measure for analyzing digital images of the macrostructure of metal templates, namely sulfuric prints. Method. According to the proposed algorithm, the object in the image - a non-metallic inclusion is considered to be close to a circular shape, if the ratio of the circumference of a circle equal in area to a non-metallic inclusion to the length of its contour approaches unity. Results. Testing of the developed algorithm for detecting rounding measures for digital image analysis was carried out using the developed application software. To study the image it must first be converted to binary. Next, the image is processed, as a result of which the user receives information about the number of inclusions and their degree of rounding. The application of the developed algorithm to the array of test images showed the adequacy of the proposed algorithm. The developed algorithm is included in the form of a processor in the ASImprints software for analyzing sulfuric prints. Conclusions. The developed algorithm for detecting the rounding measure for analyzing digital images is based on an intuitive approach. Its application to digital images of the macrostructure of metal templates will allow researchers to obtain microstructural and macrostructural phenomena in the melt to obtain their quantitative estimates.
Highlights
В металургії та ливарному виробництві для аналізу макроструктури темплетів металу використовуються, в тому числі, сірчані відбитки, при цьому робиться, насамперед, якісна оцінка отриманого зображення у відповідності до прийнятої шкали бальності
якщо відношення довжини окружності рівної по площі неметалевому включенню до довжини контуру включення наближається до одиниці
The urgency of the paper is to develop a new approach for quantifying the shape of nonmetallic inclusions in steel
Summary
Ціллю статті є розробка алгоритму детектування міри скруглення для аналізу цифрових зображень макроструктури темплетів металу, а саме сірчаних відбитків. Апробація розробленого алгоритму детектування міри скруглення для аналізу цифрових зображень проводилась з використанням розробленого прикладного програмного засобу. Розроблений алгоритм детектування міри скруглення для аналізу цифрових зображень базується на інтуітивнозрозумілому підході. Саме тому задача розробки спеціалізованого програмного забезпечення для аналізу оцифрованих зображень сірчаних відбитків і оцінки міри скруглення контуру є актуальною. Мета дослідження полягає у розробці алгоритму та спеціалізованого програмного забезпечення для дослідження зображень макроструктур, отримання кількісних характеристик міри округлості неметалевих включень. Алгоритм детектування міри округлості для зображення неметалевого включення є досить простим і базується на визначенні відношення довжини контуру включення до довжини окружності тієїж самой площі. Чим ближче значення до одиниці тим більш подібним до кола є форма неметалевого включення
Sign-in/Register to view highlights & summary Sign-in/Register to access full text options 
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
