Спосіб проведення кількісного структурного аналізу полікристала з використанням комп’ютерних технологій

Реферат: Спосіб проведення кількісного структурного аналізу полікристала з використанням комп'ютерних технологій включає отримання відеоспектральних зображень об'єктів. Після виявлення поверхневої мікроструктури досліджуваного зразка її фіксують у вигляді зображення зеренної структури досліджуваної поверхні зразка і на отриманому зображенні фарбують кожне зерно різним кольором, після чого зображення реєструють за допомогою цифрової камери. Автоматично підраховують кількість пікселів кожного кольору і за одержаними даними визначають кількісні характеристики структури досліджуваного зразка. UA 69997 U (12) UA 69997 U UA 69997 U 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 Корисна модель належить до фізичного матеріалознавства, фізики твердого тіла, техніки фізичного експерименту і може бути використана у медико-біологічних і біофізичних дослідженнях. Відомі різні способи проведення кількісного структурного аналізу, що ґрунтуються на візуальному аналізі структури або аналізі її зображення з використанням стандартних сіток, лінійок, шкал і т.п. [1]. Так, у способі випадкових січних середній розмір зерен полікристала або частинок другої фази визначають як відношення довжини січної до числа її перетинів з поверхнями розділу зерен або фаз. В іншому способі для визначення середнього розміру зерен, підраховують їх кількість, укладену в квадраті певної площі. Для визначення кількісного співвідношення фазових або структурних складових застосовують точковий і лінійний способи. При цьому передбачається, що відносне число точок або відносна довжина відрізків прямої, що потрапили на дану фазу, пропорційні площі цієї фази у досліджуваному перерізі і її об'єму в сплаві. Для визначення питомої граничної поверхні застосовують, наприклад, спосіб випадкових січних. Недоліками зазначених і подібних відомих способів є їх трудомісткість, а також те, що вони не завжди забезпечують необхідну точність. Відомий спосіб мікроскопічного спостереження об'єктів [2], який полягає у створенні світлооптичного зображення об'єкта, його електронному перетворенні і реєстрації з використанням світлооптичного мікроскопа з елементом, що змінює світлові характеристики, телевізійної системи і схеми обробки сигналів. Недоліком способу є те, що він не дозволяє автоматично отримати кількісну інформацію про параметри структури досліджуваного об'єкта. Найбільш близьким до способу, що заявляється, є спосіб отримання відеоспектральних зображень об'єктів з використанням оптико-спектрального мікроаналізатора [3]. Застосований мікроаналізатор містить мікроскоп, відеомонітор або ЕОМ, відеокамеру і монохроматор з двома виходами випромінювання на довжинах хвиль λ1, λ2, У двох виходах монохроматора встановлені оптичні затвори, оптично з'єднані з об'єктивом мікроскопа. Спосіб дає можливість визначати колір мікрочастинок та їх спектральні характеристики. Недоліком є те, що для отримання колірного зображення використовується складна спеціалізована апаратура, а за одержаними даними про кольори структурних елементів не передбачено автоматичного визначення їх геометричних параметрів, що представляють значний практичний інтерес. Технічною задачею корисної моделі є створення способу проведення кількісного структурного аналізу полікристала шляхом визначення геометричних параметрів структури поверхні досліджуваного об'єкта та проведення статистичного аналізу одержаних параметрів за допомогою комп'ютерних технологій. Поставлена задача вирішується тим, що в способі, прийнятому за найближчий аналог, який включає отримання відеоспектральних зображень об'єктів [3], згідно з корисною моделлю, після виявлення поверхневої мікроструктури досліджуваного зразка її фіксують у вигляді зображення зеренної структури досліджуваної поверхні зразка і на отриманому зображенні здійснюють фарбування кожного зерна різним кольором, після чого зображення реєструють за допомогою цифрової, наприклад WEB-камери, причому для ідентифікації кольору використовують колірний простір RGB з можливістю диференціювання 16,7 млн відтінків кольору, а потім автоматично підраховують кількість пікселів кожного кольору і за одержаними даними визначають кількісні характеристики структури досліджуваного зразка. Суть способу, що заявляється, пояснюється графічними зображеннями (фіг. 1 - фіг. 5). На фіг. 1 наведено приклад фарбування зерен фрагменту зображення полікристала алюмінію в різні кольори з використанням комп'ютерних технологій. Колір зображення кожного зерна синтезувався в колірному просторі RGB. У результаті такої обробки зображення кожному розмежованому елементу (зерну) було присвоєно індивідуальний цифровий код, однозначно визначений у колірному просторі RGB. На фіг. 2 наведено розподіл зерен за площами у зразку, зображення якого представлено на фіг. 1. Запропонований спосіб дозволяє визначати протяжність меж розділу і з високою точністю визначати площі окремих зерен. На фіг. 3 наведено зображення поверхні зразка алюмінію з виявленою зеренною структурою. На зображенні, представленому на фіг. 4, сліди виходу меж розділу, а саме меж зерен, на досліджуваному фрагменті поверхні зразка обведені, з використанням комп'ютерних технологій, лінією певного кольору, заданого в просторі RGB. Автоматично підраховуючи кількість пікселів вибраного кольору лінії, визначають, враховуючи її товщину, протяжність меж розділу. 1 UA 69997 U 5 10 15 Інший спосіб фарбування зображення зерен полікристала полягає в тому, що поверхню зразка, піддану хімічному травленню, освітлюють білим світлом. Суттєвим є те, що квазіперіодичний рельєф, який утворюється в результаті хімічного травлення, призводить до анізотропії розсіяння білого світла. Картини розсіяння (квазідифракції) реєструють за допомогою WEB-камери, що сполучається з комп'ютером, і на одержаному зображенні спостерігають колірне забарвлення поверхні різних областей полікристала у залежності від їхньої кристалографічної орієнтації. На фіг. 5 представлена колірна карта зразка алюмінію. На отриманому зображенні кожному коду кольору в просторі RGB відповідає певна кристалографічна орієнтація. Різниця в забарвленні зерен або їх фрагментів обумовлена різницею в їх кристалографічній орієнтації. Автоматично підраховуючи кількість пікселів кожного кольору, визначають площу кожного зерна. В таблиці наведені одержані за допомогою комп'ютера дані для фрагмента поверхні зразка полікристала алюмінію, зображеного на фіг. 1. В колонках R, G, В наведена інформація про колір окремого зерна в просторі RGB, а в останніх двох колонках - кількісні характеристики зерен, як площі колірного зображення кожного зерна, в пікселях та у квадратних міліметрах, відповідно. Таблиця Площі окремих зерен полікристала, штучно зафарбованих у колірному просторі RGB № зерна 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 20 25 30 35 R 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Код кольору G 0 0 0 20 40 50 50 50 50 50 60 80 100 100 В 0 120 240 120 120 50 100 150 200 250 120 120 50 120 Площа колірного зображення зерна 2 кількість пікселів мм 5269 9,45 4465 8,01 3254 5,85 2576 4,61 1825 3,27 4620 8,28 5080 9,10 2579 4,62 3064 5,49 1830 3,27 2757 4,94 4112 7,36 952 1,70 3853 6,91 Запропонований спосіб може бути використаний для вирішення різних завдань структурного аналізу, зокрема для визначення фазового складу матеріалів, питомої поверхні меж розділу, в тому числі і меж деформаційного походження, дослідження фрагментації структури в процесі пластичної деформації, визначення розмірів окремих пор і пористості зразка в цілому, а також для визначення кількісних характеристик структури біологічних та інших об'єктів, що характеризуються неоднорідною будовою. Технічним результатом корисної моделі є досягнення підвищення точності та швидкості визначення геометричних параметрів структури полікристала з можливістю проведення їх статистичного аналізу. Джерела інформації: 1. Салтыков С.А. Стереометрическая металлография. - М.: Металлургия, 1976. - 270 с. 2. Способ микроскопического наблюдения объектов и устройство для его осуществления Пат. СССР № 648142, опубл. 15.02.1979. 3. Оптико-спектральный микроанализатор. - Пат. RU № 2173910, H01J37/252, G01J3/00, опубл. 20.09.2001. ФОРМУЛА КОРИСНОЇ МОДЕЛІ 40 Спосіб проведення кількісного структурного аналізу полікристала з використанням комп'ютерних технологій, що включає отримання відеоспектральних зображень об'єктів, який відрізняється 2 UA 69997 U 5 тим, що після виявлення поверхневої мікроструктури досліджуваного зразка її фіксують у вигляді зображення зеренної структури досліджуваної поверхні зразка і на отриманому зображенні здійснюють фарбування кожного зерна різним кольором, після чого зображення реєструють за допомогою цифрової, наприклад WEB-камери, причому для ідентифікації кольору використовують колірний простір RGB з можливістю диференціювання 16,7 млн. відтінків кольору, а потім автоматично підраховують кількість пікселів кожного кольору і за одержаними даними визначають кількісні характеристики структури досліджуваного зразка. 3 UA 69997 U Комп’ютерна верстка Д. Шеверун Державна служба інтелектуальної власності України, вул. Урицького, 45, м. Київ, МСП, 03680, Україна ДП “Український інститут промислової власності”, вул. Глазунова, 1, м. Київ – 42, 01601 4