ISSN 2594-5327
65º Congresso ABM — vol. 65, num.65 (2010)
Título
DOI
Downloads
Resumo
An image analysis (IA) routine is proposed to automate the classification of inclusions in steels. Based on the charts from ASTM E-45, an algorithm discriminates types A, B, C, and D, after automatically building stringers aligned along the rolling direction (RD) for types B and C. Mathematical morphology operations were used to build the stringers from individual aligned inclusions. The method then proceeds to distinguish inclusions and/or stringers into the thin and thick series, according to the standard. For stringers, a specific routine was developed to measure the total length along RD for thin and thick inclusions, and automatically establishes the final stringer thickness. Finally, the severity is obtained through the measurement of the total length (or count) of inclusions and stringers for the thin and thick series. The method is successful for the figures presented in the standard charts. Initial results for real images indicate that the method compares well with manual measurements by an experimented operator, but with better sampling and much increased speed.
Materiais compósitos contém ao menos duas fases - uma matriz contínua e uma fase descontínua de reforço. Isto leva a um grande número de possíveis arranjos do reforço, que precisam ser caracterizados para permitir a previsão das propriedades do material.Os modelos matemáticos para compósitos exigem a determinação de diversos parâmetros microestruturais tais como fração volumétrica, distribuição de tamanho, orientação e espacial do reforço. No entanto, os métodos tradicionais de caracterização não oferecem a abrangência, velocidade e exatidão estatística requeridas. Parâmetros como distribuição de forma, espacial e orientacional não são facilmente obtidos. A Microscopia Digital (MD) é a convergência de automação do microscópio, aquisição, processamento e análise de imagens. No presente trabalho o impacto da MD na caracterização de materiais compósitos é apresentado. Novos métodos são discutidos e a microestrutura de compósitos de matriz polimérica reforçados por fibras ou partículas é descrita. Isto permite a determinação de parâmetros críticos usados no modelamento das propriedades dos materiais.
Palavras-chave
Steel; Inclusions; Image analysis; Digital microscopy.
Aço; Inclusões; Análise de imagens; Microscopia digital.
Como citar
Cechin, Aline Christina Stein;
Paciornik, Sidnei.
AUTOMATIC CLASSIFICATION OF INCLUSIONS IN STEEL
,
p. 3016-3027.
In: 65º Congresso ABM,
Rio de Janeiro,
2010.
ISSN: 2594-5327
, DOI 10.5151/2594-5327-16580