| 成果基本信息 | ||||||
| 关键词: | 图像识别,预测轴承钢,第二相颗粒 | |||||
| 成果类别: | 应用技术 | 技术成熟度: | 初期阶段 | |||
| 体现形式(基础理论类): | 其他 | 体现形式(应用技术类): | 新技术 | |||
| 成果登记号: | 资源采集日期: | |||||
| 研究情况 | |||||
| 单位名称: | 武汉理工大学 | 技术水平: | 未评价 | ||
| 评价证书号: | 评价单位: | ||||
| 评价日期: | 评价证书号: | ||||
| 转化情况 | |||||
| 转让范围: | 合作开发 | 推广形式: | 合作开发 | ||
| 已转让企业数(个): | |||||
| 联系方式 | |||||
| 联系人(平台): | 孵化基地 | 联系人(平台)电话: | 0771-3394012 | ||
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| 成果简介 | |||||
本发明公开了一种基于图像识别预测轴承钢第二相颗粒最大尺寸的方法,该方法首先采集大量轴承钢的显微形貌图像进行灰度化、二值化、图像降噪、形态学开闭操作、以及重构等批量处理,提取其中的第二相颗粒,运用椭圆曲线拟合其大小、数量,得到第二相颗粒等效尺寸、等效面积、所占比例及尺寸分布曲线,并运用极值分析法推测第二相颗粒的最大尺寸,进而优化第二相尺寸分布曲线。该方法能准确拟合轴承钢第二相的边界曲线并提取相应数据,自动处理大量数据并预测第二相颗粒最大尺寸,从而判断轴承钢的综合力学性能 |