(19)國家知識產(chǎn)權(quán)局公司11021GO6V10/30(2022.01)GO6V10/34(2022.01)GO6V10/40(2022.01)本發(fā)明提供了一種鋼材鐵素體珠光體金相21.一種鋼材鐵素體珠光體金相組織的識別方法，其特征在于，所述方法包括：對待檢測金相圖像進行圖像預處理，得到金相二值圖像；提取所述金相二值圖像中的珠光體區(qū)域，得到珠光體區(qū)域圖像；提取所述金相二值圖像中鐵素體晶粒的邊界，得到晶界結(jié)構(gòu)圖像；根據(jù)所述珠光體區(qū)域圖像和所述晶界結(jié)構(gòu)圖像中位置相同的各個像素點的像素值，確定包括珠光體的鐵素體晶粒分布圖像；對所述鐵素體晶粒分布圖像進行識別，得到識別結(jié)果。2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對待檢測金相圖像進行圖像預處理，對所述待檢測金相圖像進行灰度化處理，得到金相灰度圖像；將所述金相灰度圖像轉(zhuǎn)換成初始金相二值圖像；對所述初始金相二值圖像進行降噪處理，得到所述金相二值圖像。3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述將所述金相灰度圖像轉(zhuǎn)換成初始金相遍歷與所述金相灰度圖像對應的灰度范圍內(nèi)的各個灰度閾值，計算每個所述灰度閾值下珠光體區(qū)域和鐵素體區(qū)域的類間方差；將所述類間方差最大的灰度閾值作為分割點，并根據(jù)所述分割點對所述金相灰度圖像的各個像素點進行劃分，得到所述初始金相二值圖像。4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述金相二值圖像中的珠光體區(qū)對所述金相二值圖像進行形態(tài)學變換，以去除所述金相二值圖像中鐵素體晶粒的邊對所述初始珠光體區(qū)域圖像中的珠光體區(qū)域進行特征增強，得到珠光體區(qū)域圖像。5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述對所述金相二值圖像進行形態(tài)學變換，以去除所述金相二值圖像中鐵素體晶粒的邊界采用第一結(jié)構(gòu)元素對所述金相二值圖像中的前景元素進行侵蝕操作，得到形態(tài)侵蝕圖像，其中，所述前景元素包括珠光體區(qū)域的滲碳體區(qū)域和所述鐵素體晶粒的邊界；采用所述第一結(jié)構(gòu)元素對所述形態(tài)侵蝕圖像中的珠光體區(qū)域進行膨脹操作，以擴展所述形態(tài)侵蝕圖像中的珠光體區(qū)域，并連通所述形態(tài)侵蝕圖像中的珠光體區(qū)域之間的間隙，得到所述初始珠光體區(qū)域圖像。6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述對所述初始珠光體區(qū)域圖像中的珠光在所述初始珠光體區(qū)域圖像中，分別確定所述珠光體區(qū)域中各個像素點與鐵素體區(qū)域的距離值；將所述距離值作為所述珠光體區(qū)域的各個像素點的灰度值，得到珠光體灰度圖對所述珠光體灰度圖像進行二值化處理，得到二值化圖像；采用第二結(jié)構(gòu)元素對所述二值化圖像中的珠光體區(qū)域進行膨脹操作，得到所述珠光體區(qū)域圖像。7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取所述金相二值圖像中鐵素體晶粒3對所述金相二值圖像進行骨架化處理，以提取鐵素體晶粒的晶界骨架結(jié)構(gòu)，得到初始晶界結(jié)構(gòu)圖像；去除所述初始晶界結(jié)構(gòu)圖像中的噪聲，得到所述晶界結(jié)構(gòu)圖像。8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述去除所述初始晶界結(jié)構(gòu)圖像中的噪將所述初始晶界結(jié)構(gòu)圖像中的晶界骨架結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為拓撲圖，其中，所述拓撲圖包括多個節(jié)點和連接各個所述節(jié)點的邊；根據(jù)所述拓撲圖中各個所述節(jié)點的度，去除所述拓撲圖中的懸掛節(jié)點和懸掛邊，得到新的拓撲圖；根據(jù)所述新的拓撲圖確定所述晶界結(jié)構(gòu)圖像。9.根據(jù)權(quán)利要求1~8任意一項所述的方法，其特征在于，所述識別結(jié)果包括鋼種；所述對所述鐵素體晶粒分布圖像進行識別，得到識別結(jié)果，包括：根據(jù)所述鐵素體晶粒分布圖像中各個像素點的像素值，確定珠光體區(qū)域和鐵素體區(qū)域各自的區(qū)域占比；將所述區(qū)域占比作為鋼材中珠光體與鐵素體的含量比，確定所述鋼種。10.根據(jù)權(quán)利要求1~8任意一項所述的方法，其特征在于，所述識別結(jié)果還包括鋼材屈服強度；所述對所述鐵素體晶粒分布圖像進行識別，得到識別結(jié)果，還包括：根據(jù)所述鐵素體晶粒分布圖像，確定鐵素體晶粒的晶粒尺寸；根據(jù)所述晶粒尺寸確定所述鋼材屈服強度。4鋼材鐵素體珠光體金相組織的識別方法技術(shù)領(lǐng)域[0001]本發(fā)明涉及計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，更具體地涉及一種鋼材鐵素體珠光體金相組織的識別方法。背景技術(shù)[0002]隨著計算機視覺和圖像處理技術(shù)的迅速發(fā)展，一些自動化或半自分析工具開始出現(xiàn)。這些工具通常利用數(shù)字圖像處理算法，對金相顯微圖片進行處理和特征提取，從而實現(xiàn)組織的自動識別和分析。[0003]在實現(xiàn)本發(fā)明構(gòu)思的過程中，相關(guān)技術(shù)中至少存在如下問題：鐵素體和珠光體在顯微圖像中的表現(xiàn)受試樣制備、腐蝕劑類型和腐蝕時間等因素影響，其形態(tài)、亮度和紋理特征可能存在較大變化，自動化或半自動化的金相組織分析工具難以根據(jù)簡單的灰度閾值或紋理分析輸出準確的識別結(jié)果。發(fā)明內(nèi)容[0004]鑒于上述問題，本發(fā)明提供了一種鋼材鐵素體珠光體金相組織的識別方法。[0005]根據(jù)本發(fā)明的第一個方面，提供了一種鋼材鐵素體珠光體金相組織的識別方法，包括：對待檢測金相圖像進行圖像預處理，得到金相二值圖像；提取金相二值圖像中的珠光體區(qū)域，得到珠光體區(qū)域圖像；提取金相二值圖像中鐵素體晶粒的邊界，得到晶界結(jié)構(gòu)圖像；根據(jù)珠光體區(qū)域圖像和晶界結(jié)構(gòu)圖像中位置相同的各個像素點的像素值，確定包括珠光體的鐵素體晶粒分布圖像；對鐵素體晶粒分布圖像進行識別，得到識別結(jié)果。[0006]根據(jù)本發(fā)明的實施例，對待檢測金相圖像進行圖像預處理，得到金相二值圖像，包括：對待檢測金相圖像進行灰度化處理，得到金相灰度圖像；將金相灰度圖像轉(zhuǎn)換成初始金相二值圖像；對初始金相二值圖像進行降噪處理，得到金相二值圖像。[0007]根據(jù)本發(fā)明的實施例，將金相灰度圖像轉(zhuǎn)換成初始金相二值圖像，包括：遍歷與金相灰度圖像對應的灰度范圍內(nèi)的各個灰度閾值，計算每個灰度閾值下珠光體區(qū)域和鐵素體區(qū)域的類間方差；將類間方差最大的灰度閾值作為分割點，并根據(jù)分割點對金相灰度圖像的各個像素點進行劃分，得到初始金相二值圖像。[0008]根據(jù)本發(fā)明的實施例，提取金相二值圖像中的珠光體區(qū)域，得到珠光體區(qū)域圖像，包括：對金相二值圖像進行形態(tài)學變換，以去除金相二值圖像中鐵素體晶粒的邊界，得到初始珠光體區(qū)域圖像；對初始珠光體區(qū)域圖像中的珠光體區(qū)域進行特征增強，得到珠光體區(qū)域圖像。[0009]根據(jù)本發(fā)明的實施例，對金相二值圖像進行形態(tài)學變換，以去除金相二值圖像中鐵素體晶粒的邊界，得到初始珠光體區(qū)域圖像，包括：采用第一結(jié)構(gòu)元素對金相二值圖像中的前景元素進行侵蝕操作，得到形態(tài)侵蝕圖像，其中，前景元素包括珠光體區(qū)域的滲碳體區(qū)域和鐵素體晶粒的邊界；采用第一結(jié)構(gòu)元素對形態(tài)侵蝕圖像中的珠光體區(qū)域進行膨脹操作，以擴展形態(tài)侵蝕圖像中的珠光體區(qū)域，并連通形態(tài)侵蝕圖像中的珠光體區(qū)域之間的間5隙，得到初始珠光體區(qū)域圖像。[0010]根據(jù)本發(fā)明的實施例，對初始珠光體區(qū)域圖像中的珠光體區(qū)域進行特征增強，得到珠光體區(qū)域圖像，包括：在初始珠光體區(qū)域圖像中，分別確定珠光體區(qū)域中各個像素點與鐵素體區(qū)域的距離值；將距離值作為珠光體區(qū)域的各個像素點的灰度值，得到珠光體灰度圖像；對珠光體灰度圖像進行二值化處理，得到二值化圖像；采用第二結(jié)構(gòu)元素對二值化圖像中的珠光體區(qū)域進行膨脹操作，得到珠光體區(qū)域圖像。[0011]根據(jù)本發(fā)明的實施例，提取金相二值圖像中鐵素體晶粒的邊界，得到晶界結(jié)構(gòu)圖像，包括：對金相二值圖像進行骨架化處理，以提取鐵素體晶粒的晶界骨架結(jié)構(gòu)，得到初始晶界結(jié)構(gòu)圖像；去除初始晶界結(jié)構(gòu)圖像中的噪聲，得到晶界結(jié)構(gòu)圖像。[0012]根據(jù)本發(fā)明的實施例，去除初始晶界結(jié)構(gòu)圖像中的噪聲，得到晶界結(jié)構(gòu)圖像，包括：將初始晶界結(jié)構(gòu)圖像中的晶界骨架結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為拓撲圖，其中，拓撲圖包括多個節(jié)點和連接各個節(jié)點的邊；根據(jù)拓撲圖中各個節(jié)點的度，去除拓撲圖中的懸掛節(jié)點和懸掛邊，得到新的拓撲圖；根據(jù)新的拓撲圖確定晶界結(jié)構(gòu)圖像。[0013]根據(jù)本發(fā)明的實施例，識別結(jié)果包括鋼種；對鐵素體晶粒分布圖像進行識別，得到識別結(jié)果，包括：根據(jù)鐵素體晶粒分布圖像中各個像素點的像素值，確定珠光體區(qū)域和鐵素體區(qū)域各自的區(qū)域占比；將區(qū)域占比作為鋼材中珠光體與鐵素體的含量比，確定鋼種。[0014]根據(jù)本發(fā)明的實施例，識別結(jié)果還包括鋼材屈服強度；對鐵素體晶粒分布圖像進據(jù)晶粒尺寸確定鋼材屈服強度。[0015]根據(jù)本發(fā)明的實施例，對待檢測金相圖像進行預處理，以得到金相二值圖像，對于得到的金相二值圖像，分別從中提取珠光體區(qū)域和鐵素體晶粒的邊界，進而根據(jù)珠光體區(qū)域圖像和晶界結(jié)構(gòu)圖像中位置相同的各個像素點的像素值，確定包括珠光體的鐵素體晶粒分布圖像，降低了因使用單一的閾值分割方法或形態(tài)學方法處理珠光體，導致滲碳體片層被誤判的概率。通過珠光體區(qū)域圖像和晶界結(jié)構(gòu)圖像中位置相同的各個像素點的像素值，確定包括珠光體的鐵素體晶粒分布圖像，融合了珠光體區(qū)域與鐵素體晶粒邊界的雙重特征，可修正因鐵素體晶粒粘連或腐蝕導致的偽邊界，增強了對亞晶界、孿晶界等復雜結(jié)構(gòu)解析能力，還原了被滲碳體片層隔斷的鐵素體片層的歸屬關(guān)系，為微觀組織定量分析提供了更高精準度的數(shù)據(jù)參考，進而提高了識別結(jié)果的準確度。附圖說明[0016]通過以下參照附圖對本發(fā)明實施例的描述，本發(fā)明的上述內(nèi)容以及其他目的、特[0017]圖1示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的鋼材鐵素體珠光體金相組織的識別方法的應用場景圖。[0018]圖2示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的鋼材鐵素體珠光體金相組織的識別方法的流程[0019]圖3示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的待檢測金相圖像的示意圖。[0020]圖4示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的待檢測金相圖像的局部示意圖。[0021]圖5示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的金相二值圖像的局部示意圖。6[0022]圖6示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的珠光體區(qū)域圖像的局部示意圖。[0023]圖7示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的晶界結(jié)構(gòu)圖像的局部示意圖。[0024]圖8示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的鐵素體晶粒分布圖像的局部示意圖。[0025]圖9示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的適于實現(xiàn)鋼材鐵素體珠光體金相組織的識別方法的電子設備的方框圖。具體實施方式[0026]以下，將參照附圖來描述本發(fā)明的實施例。但是應該理解，這些描述只是示例性的，而并非要限制本發(fā)明的范圍。在下面的詳細描述中，為便于解釋，闡述了許多具體的細節(jié)以提供對本發(fā)明實施例的全面理解。然而，明顯地，一個或多個實施例在沒有這些具體細節(jié)的情況下也可以被實施。此外，在以下說明中，省略了對公知結(jié)構(gòu)和技術(shù)的描述，以避免不必要地混淆本發(fā)明的概念。[0027]在此使用的術(shù)語僅僅是為了描述具體實施例，而并非意在限制本發(fā)明。在此使用[0028]在此使用的所有術(shù)語(包括技術(shù)和科學術(shù)語)具有本領(lǐng)域技術(shù)人員通常所理解的含義，除非另外定義。應注意，這里使用的術(shù)語應解釋為具有與本說明書的上下文相一致的含義，而不應以理想化或過于刻板的方式來解釋。領(lǐng)域技術(shù)人員通常理解該表述的含義來予以解釋(例如，“具有A、B和C中至少一個的系統(tǒng)”[0030]在鋼鐵材料的生產(chǎn)和應用過程中，有關(guān)金相組織的分析對于評估材料的力學性能、加工性能和服役壽命具有重要意義。特別是對于以鐵素體和珠光體為主要組織的低碳和中碳鋼(如20鋼、45鋼等),其微觀組織特征會直接影響材料的強度、塑性和韌性。傳統(tǒng)的金相組織分析方法主要依賴人工檢測，即由專業(yè)人員在顯微鏡下觀察金相組織試樣，人工識別并評估鐵素體和珠光體的比例、珠光體內(nèi)部的鐵素體片層和滲碳體片層分布，以及鐵素體的晶粒尺寸。但這種方法存在諸多不足。首先，人工分析受限于操作者的經(jīng)驗和判斷，結(jié)果可能因人而異，主觀性強，難以保證分析結(jié)果的客觀性和一致性；其次，人工測量和統(tǒng)計過程耗時較長，效率低下，難以滿足對大量樣品進行快速分析的需求；最后，在復雜組織或顯微結(jié)構(gòu)下，人工難以準確區(qū)分相鄰組織，影響分析結(jié)果的精度。[0031]隨著計算機視覺和圖像處理技術(shù)的迅速發(fā)展，一些自動化或半自動化的金相組織分析工具開始出現(xiàn)。這些工具通常利用數(shù)字圖像處理算法，對金相顯微圖片進行預處理、分割和特征提取，從而實現(xiàn)組織的自動識別和分析。例如，首先執(zhí)行調(diào)節(jié)金相顯微圖片的對比度、亮度等預處理操作；然后對預處理后的圖像進行分割，以降低每次工具處理的數(shù)據(jù)量；最后，通過機器學習模型對分割后的圖像進行識別，以得到對應的識別結(jié)果。[0032]然而，相關(guān)技術(shù)仍存在一定的局限性，鐵素體和珠光體在顯微圖像中的表現(xiàn)受試樣制備、腐蝕劑類型和腐蝕時間等因素影響，其形態(tài)、亮度和紋理特征可能存在較大變化，導致上述金相組織識別工具中的圖像處理方法往往依賴于簡單的灰度閾值或紋理分析，在7識別金相圖像時，識別的準確性受到限制。[0033]相關(guān)技術(shù)中通過增加機器學習模型的訓練樣本數(shù)量，以提高識別結(jié)果的準確性，但是，在實際應用中相關(guān)技術(shù)的方法需要耗費時間較多，且成效甚微。為此，本發(fā)明的實施例提供了一種鋼材鐵素體珠光體金相組織的識別方法，對待檢測金相圖像進行圖像預處理，得到金相二值圖像；提取金相二值圖像中的珠光體區(qū)域，得到珠光體區(qū)域圖像；提取金相二值圖像中鐵素體晶粒的邊界，得到晶界結(jié)構(gòu)圖像；根據(jù)珠光體區(qū)域圖像和晶界結(jié)構(gòu)圖像中位置相同的各個像素點的像素值，確定包括珠光體的鐵素體晶粒分布圖像；對鐵素體晶粒分布圖像進行識別，得到識別結(jié)果。[0034]圖1示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的鋼材鐵素體珠光體金相組織的識別方法的應用場[0035]如圖1所示，根據(jù)該實施例的應用場景可以包括第一終端設備101、第二終端設備102、第三終端設備103、網(wǎng)絡104和服務器105。網(wǎng)絡104用以在第一終端設備101、第二終端設備102、第三終端設備103和服務器105之間提供通信鏈路的介質(zhì)。網(wǎng)絡104可以包括各種[0036]用戶可以使用第一終端設備101、第二終端設備102、第三終端設備103通過網(wǎng)絡三終端設備103上可以安裝有各種通訊客戶端應用，例如即時通信工具、郵箱客戶端等(僅[0037]第一終端設備101、第二終端設備102、第三終端設備103可以是具有顯示屏的各種電子設備，包括但不限于智能手機、平板電腦、膝上型便攜計算機和臺式[0038]服務器105可以是提供各種服務的服務器，例如對用戶利用第一終端設備101、第二終端設備102、第三終端設備103所發(fā)送的待檢測金相圖像提供識別功能支持的后臺管理服務器(僅為示例)。后臺管理服務器可以對接收到的用戶請求等數(shù)據(jù)進行分析等處理，并將處理結(jié)果(例如根據(jù)用戶請求得到的識別結(jié)果等)反饋給終端設備。[0039]需要說明的是，本發(fā)明實施例所提供的鋼材鐵素體珠光體金相組織的識別方法一般可以由服務器105執(zhí)行。本發(fā)明實施例所提供的鋼材鐵素體珠光體金相組織的識別方法也可以由不同于服務器105且能夠與第一終端設備101、第二終端設備102、第三終端設備103和/或服務器105通信的服務器或服務器集群執(zhí)行。[0040]應該理解，圖1中的終端設備、網(wǎng)絡和服務器的數(shù)目僅僅是示意性的。根據(jù)實現(xiàn)需[0041]以下將基于圖1描述的場景，通過圖2~圖8對發(fā)明實施例的鋼材鐵素體珠光體金相組織的識別方法進行詳細描述。[0042]圖2示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的鋼材鐵素體珠光體金相組織的識別方法的流程[0043]如圖2所示，該實施例的鋼材鐵素體珠光體金相組織的識別方法包括操作S210~操[0044]在操作S210,對待檢測金相圖像進行圖像預處理，得到金相二值圖像。[0045]在操作S220,提取金相二值圖像中的珠光體區(qū)域，得到珠光體區(qū)域圖像。[0046]在操作S230,提取金相二值圖像中鐵素體晶粒的邊界，得到晶界結(jié)構(gòu)圖像。8[0047]在操作S240,根據(jù)珠光體區(qū)域圖像和晶界結(jié)構(gòu)圖像中位置相同的各個像素點的像素值，確定包括珠光體的鐵素體晶粒分布圖像。[0048]在操作S250,對鐵素體晶粒分布圖像進行識別，得到識別結(jié)果。[0049]根據(jù)本發(fā)明的實施例，待檢測金相圖像為經(jīng)標準制樣和顯微鏡成像工藝獲得的金相圖像，由高分辨率光學顯微鏡采集，圖像分辨率可以為2560*1920像素。待檢測金相圖像中，鋼材的微觀組織特征呈現(xiàn)典型的鐵素體-珠光體雙相結(jié)構(gòu)，其中，鐵素體晶粒主要以接近白色且呈近似凸形的區(qū)域分布于圖像中，晶粒間由黑色(或深色)的晶粒邊界清晰分割；珠光體區(qū)域則以黑白(或深色淺色)相間的疊層片狀結(jié)構(gòu)鑲嵌于鐵素體基體中，表現(xiàn)為黑色片層(或深色片層)與白色片層(或淺色片層)交織分布的特征形貌，其中，珠光體區(qū)域中的黑色片層(或深色片層)為滲碳體片層，珠光體區(qū)域中的白色片層(或淺色片層)為鐵素體片層。對待檢測金相圖像進行預處理，例如，去除待檢測金相圖像中的噪聲，并對待檢測圖像的像素值進形變，以得到金相二值圖像。[0050]根據(jù)本發(fā)明的實施例，不同鋼種及不同處理工藝條件下，珠光體區(qū)域中的各個片層的寬度、分布密度與對比度會呈現(xiàn)一定的微小差異，但其總體形態(tài)仍保持較高的穩(wěn)定性，具備可用于統(tǒng)一分析與比較的基礎(chǔ)條件。基于珠光體和鐵素體晶粒的邊界在微觀上呈現(xiàn)的不同特征，分別設計對應的提取方法，從而從金相二值圖像中分別提取珠光體區(qū)域和鐵素體晶粒的邊界，從而獲取精確度極高的珠光體區(qū)域圖像和晶界結(jié)構(gòu)圖像。[0051]根據(jù)本發(fā)明的實施例，在珠光體區(qū)域圖像中的珠光體區(qū)域，和晶界結(jié)構(gòu)圖像中鐵素體晶粒的邊界使用像素值“1”表示的情況下，對珠光體區(qū)域圖像和晶界結(jié)構(gòu)圖像中位置相同的各個像素點的像素值進行邏輯或運算，得到包括珠光體的鐵素體晶粒分布圖像。[0052]例如，如果在位置(x,y)上珠光體區(qū)域圖或晶界結(jié)構(gòu)圖中的一個像素點的像素值為1,則該位置在鐵素體晶粒分布圖像中像素點的像素值也為1,表示該位置屬于珠光體區(qū)域或鐵素體晶粒的邊界。根據(jù)珠光體區(qū)域圖像和晶界結(jié)構(gòu)圖像中位置相同的各個像素點的像素值，確定包括珠光體的鐵素體晶粒分布圖像，不僅保留了完整晶界的結(jié)構(gòu)，還包含了珠光體區(qū)域的分布信息。[0053]根據(jù)本發(fā)明的實施例，在珠光體區(qū)域圖像中的珠光體區(qū)域，和晶界結(jié)構(gòu)圖像中鐵素體晶粒的邊界使用像素值“0”表示的情況下，對珠光體區(qū)域圖像和晶界結(jié)構(gòu)圖像中位置相同的各個像素點的像素值進行邏輯與運算，得到包括珠光體的鐵素體晶粒分布圖像。[0054]根據(jù)本發(fā)明的實施例，根據(jù)鐵素體晶粒分布圖像中珠光體區(qū)域和鐵素體晶粒的邊界所呈現(xiàn)的特征進行識別，得到識別結(jié)果，以確定用于表征鋼材特性的多個參數(shù)。[0055]根據(jù)本發(fā)明的實施例，對待檢測金相圖像進行預處理，以得到金相二值圖像，對于得到的金相二值圖像，分別從中提取珠光體區(qū)域和鐵素體晶粒的邊界，進而根據(jù)珠光體區(qū)域圖像和晶界結(jié)構(gòu)圖像中位置相同的各個像素點的像素值，確定包括珠光體的鐵素體晶粒分布圖像。由于珠光體區(qū)域和鐵素體晶粒的邊界是分別提取的，降低了因?qū)ν粓D片使用單一的閾值分割方法或形態(tài)學方法處理珠光體得到鐵素體晶粒分布圖像，導致的滲碳體片層被誤判的概率。通過珠光體區(qū)域圖像和晶界結(jié)構(gòu)圖像中位置相同的各個像素點的像素值，確定包括珠光體的鐵素體晶粒分布圖像，融合了珠光體區(qū)域與鐵素體晶粒邊界的雙重特征，可修正因鐵素體晶粒粘連或腐蝕導致的偽邊界，增強了對亞晶界、孿晶界等復雜結(jié)構(gòu)解析能力，還原了被滲碳體片層隔斷的鐵素體片層的歸屬關(guān)系，為微觀組織定量分析提供9了更高精準度的數(shù)據(jù)參考，進而提高了識別結(jié)果的準確度。[0056]圖3示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的待檢測金相圖像的示意圖。[0057]如圖3所示，圖中的1cm相當于實際的20um,鐵素體晶粒主要以接近白色且呈近似凸形的區(qū)域分布于圖像中；珠光體區(qū)域則以黑色片層(或深色片層)與白色片層(或淺色片層)相間的疊層片狀結(jié)構(gòu)鑲嵌于鐵素體基體中，其中，部分珠光體區(qū)域的疊層片狀結(jié)構(gòu)較為明顯，部分珠光體區(qū)域的疊層片狀結(jié)構(gòu)在較低的圖像放大倍率下，疊層片狀結(jié)構(gòu)的特征無法通過肉眼直接觀察到。[0058]圖4示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的待檢測金相圖像的局部示意圖。[0059]如圖4所示，鐵素體晶粒主要以接近白色且呈近似凸形的區(qū)域分布于圖像中，晶粒間由黑色(或深色)的晶粒邊界清晰分割；珠光體組織則以黑色片層(或深色片層)與白色相間(或淺色片層)的疊層片狀結(jié)構(gòu)鑲嵌于鐵素體基體中，表現(xiàn)為黑色片層(或深色片層)與白色片層(或淺色片層)交織分布的特征形貌。在珠光體中，黑色片層(或深色片層)為滲碳體片層，白色片層(或淺色片層)為鐵素體片層。[0060]根據(jù)本發(fā)明的實施例，對待檢測金相圖像進行圖像預處理，得到金相二值圖像，包括：對待檢測金相圖像進行灰度化處理，得到金相灰度圖像；將金相灰度圖像轉(zhuǎn)換成初始金相二值圖像；對初始金相二值圖像進行降噪處理，得到金相二值圖像。[0061]根據(jù)本發(fā)明的實施例，對待檢測的金相圖像進行灰度化處理，將圖像中每個像素點在三個顏色通道(RGB)的值轉(zhuǎn)換為的灰度值，從而獲得只有像素灰度信息的金相灰度圖像。通過灰度化處理將待檢測金相圖像轉(zhuǎn)換為金相灰度圖像，保留了待檢測金相圖像中的明暗對比度，同時，通過降低數(shù)據(jù)復雜度的方式降低了計算復雜度，使后續(xù)處理更加高效。[0062]根據(jù)本發(fā)明的實施例，將金相灰度圖像轉(zhuǎn)換成初始金相二值圖像的方法有多種，[0063]以使用固定閾值方法將金相灰度圖像轉(zhuǎn)換成初始金相二值圖像為例，設置用于對金相灰度圖像進行閾值分割的閾值，根據(jù)金相灰度圖像上各個像素點的灰度值與閾值的大小關(guān)系，對金相灰度圖像的各個像素點進行劃分，以將金相灰度圖像的各個像素點劃分為兩類，一類用于表示鐵素體晶粒的邊界和珠光體區(qū)域，另一類用于表示鐵素體，從而得到初始金相二值圖像。[0064]例如，在范圍為0(黑色)到255(白色)的金相灰度圖像中，可以設置150作為對金相灰度圖像進行閾值分割的閾值，將像素點的灰度值大于150的像素點確定為白色，用于表示鐵素體；將像素點的灰度值小于或等于150的像素點確定為白色，用于表示鐵素體晶粒的邊界和珠光體區(qū)域。[0065]根據(jù)本發(fā)明的實施例，對于由噪聲源引入的低對比度像素點，這些噪點會影響鐵素體的晶粒邊界在細節(jié)上的清晰度，通過對初始金相二值圖像進行降噪處理，可以得到金相二值圖像。[0066]根據(jù)本發(fā)明的實施例，對金相二值圖像I(x,y)進行去噪處理，其中，x為像素點的橫坐標，y為像素點的縱坐標，標記連通區(qū)域C,,其中i=1,2,…,n表示每個連通區(qū)域的索引，計算連通區(qū)域C,的面積A(C;),預設出面積閾值A(chǔ)min,任何面積A(C)小于Amin的連通區(qū)域C將被視為噪點剔除，得到晶粒邊界細節(jié)更清晰的圖像。[0067]根據(jù)本發(fā)明的實施例，將彩色的待檢測金相圖像轉(zhuǎn)化為金相灰度圖像，并進一步將金相灰度圖像轉(zhuǎn)換成初始金相二值圖像，以通過降維和特征聚焦來凈化圖像中的信息。具體地，灰度化首先隔離了例如光照不均、色彩干擾等噪聲源，將三維的RGB圖像空間壓縮為一維圖像空間，大幅減少數(shù)據(jù)冗余，同時削弱了多通道疊加帶來的噪聲復雜性。將金相灰度圖像轉(zhuǎn)換成初始金相二值圖像，可以將圖像中的“鐵素體”與“鐵素體晶粒的邊界和珠光體區(qū)域”分離，將圖像簡化為非黑即白的二元邏輯，從而過濾了灰度過渡區(qū)域中難以界定的細微噪聲，同時又保留了珠光體區(qū)域的整體連貫性和結(jié)構(gòu)完整性，減少信息丟失，為后續(xù)處理提供了具有更魯棒的抗噪性能的初始金相二值圖像。通過提高初始金相二值圖像的魯棒性和準確性，降低后續(xù)降噪處理難度，提高降噪后得到的金相二值圖像的精準度。[0068]圖5示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的金相二值圖像的局部示意圖。[0069]如圖5所示，珠光體區(qū)域呈現(xiàn)為鐵素體片層(白色)和滲碳體片層(黑色)交替分布的片層結(jié)構(gòu)，在圖中表現(xiàn)為黑色與白色片層交織分布的特征形貌，金相二值圖像保留了珠光體區(qū)域中的細小片層結(jié)構(gòu)特征，即珠光體區(qū)域是由鐵素體片層和滲碳體片層交替分布的[0070]根據(jù)本發(fā)明的實施例，將金相灰度圖像轉(zhuǎn)換成初始金相二值圖像，包括：遍歷與金相灰度圖像對應的灰度范圍內(nèi)的各個灰度閾值，計算每個灰度閾值下珠光體區(qū)域和鐵素體區(qū)域的類間方差；將類間方差最大的灰度閾值作為分割點，并根據(jù)分割點對金相灰度圖像的各個像素點進行劃分，得到初始金相二值圖像。[0071]根據(jù)本發(fā)明的實施例，基于最大類間方差法對金相的灰度圖像進行閾值分割，將金相灰度圖像中各個像素的灰度值，作為金相灰度圖像的灰度范圍，在該灰度范圍內(nèi)遍歷各個灰度閾值，以確定各個灰度閾值下珠光體區(qū)域和鐵素體區(qū)域的類間方差。鐵素體區(qū)域可以包括多個鐵素體晶粒。[0072]根據(jù)本發(fā)明的實施例，選擇類間方差最大的灰度閾值作為分割點，將圖像分為珠光體區(qū)域和鐵素體區(qū)域，從而將金相灰度圖像中珠光體區(qū)域和鐵素體區(qū)域有效分離，得到初始二值化圖像。[0073]根據(jù)本發(fā)明的實施例，通過類間方差反映分割后珠光體與鐵素體兩類區(qū)域間灰度分布的差異程度，當兩類均值差異越大且各自類內(nèi)像素分布越集中時，類間方差越大。在金相灰度圖像中，珠光體與鐵素體晶粒的灰度分布具有顯著差異：鐵素體因單相結(jié)構(gòu)通常呈現(xiàn)較灰度范圍較小高灰度分布，而珠光體因交替層狀結(jié)構(gòu)導致其整體灰度分布更寬泛。通過遍歷所有可能的灰度閾值計算類間方差，最終選取的極值點可以恰好位于兩類灰度分布的統(tǒng)計分離最優(yōu)位置，既最大程度放大了單相鐵素體晶粒與雙相的珠光體區(qū)域的對比，又降低了如珠光體內(nèi)部滲碳體片層離散分布帶來的灰度干擾。相比于傳統(tǒng)的固定閾值法，這種得到初始金相二值圖像的方法，合理利用了金相灰度圖像中珠光體區(qū)域與鐵素體區(qū)域在灰度分布上的差異，降低了光照不均或腐蝕差異對劃分鐵素體和珠光體的影響，能夠在復雜的金相組織中獲得更準確的二值分割結(jié)果，即獲得更準確的初始金相二值圖像。[0074]根據(jù)本發(fā)明的實施例，提取金相二值圖像中的珠光體區(qū)域，得到珠光體區(qū)域圖像，包括：對金相二值圖像進行形態(tài)學變換，以去除金相二值圖像中鐵素體晶粒的邊界，得到初始珠光體區(qū)域圖像；對初始珠光體區(qū)域圖像中的珠光體區(qū)域進行特征增強，得到珠光體區(qū)域圖像。11[0075]根據(jù)本發(fā)明的實施例，通過侵蝕、膨脹等形態(tài)學變換，去除金相二值圖像中鐵素體晶粒的邊界，得到初始珠光體區(qū)域圖像，其中，鐵素體晶粒的邊界在金相二值圖像中可以呈現(xiàn)為較為狹窄的黑色結(jié)構(gòu)。[0076]根據(jù)本發(fā)明的實施例，為進一步提高圖像中珠光體區(qū)域的準確度，對初始珠光體區(qū)域圖像中的珠光體區(qū)域進行特征增強，具體的，消除初始珠光體區(qū)域圖像中因形態(tài)學變換殘留的晶界噪聲或片層結(jié)構(gòu)斷裂，并強化珠光體微觀形貌的連續(xù)性，以得到更為準確的珠光體區(qū)域圖像。根據(jù)本發(fā)明的實施例，通過去除金相二值圖像中鐵素體晶粒的邊界，得到初始珠光體區(qū)域圖像，對初始珠光體區(qū)域圖像中的珠光體區(qū)域進行特征增強，得到珠光體區(qū)域圖像，有效確保了微觀組織中細小片層結(jié)構(gòu)的準確判定與保留，為后續(xù)的組織定量分析與性能預測提供了精確的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。[0077]根據(jù)本發(fā)明的實施例，對金相二值圖像進行形態(tài)學變換，以去除金相二值圖像中鐵素體晶粒的邊界，得到初始珠光體區(qū)域圖像，包括：采用第一結(jié)構(gòu)元素對金相二值圖像中的前景元素進行侵蝕操作，得到形態(tài)侵蝕圖像，其中，前景元素包括珠光體區(qū)域的滲碳體區(qū)域和鐵素體晶粒的邊界；采用第一結(jié)構(gòu)元素對形態(tài)侵蝕圖像中的珠光體區(qū)域進行膨脹操作，以擴展形態(tài)侵蝕圖像中的珠光體區(qū)域，并連通形態(tài)侵蝕圖像中的珠光體區(qū)域之間的間[0078]根據(jù)本發(fā)明的實施例，滲碳體區(qū)域為多個滲碳體片層所在的區(qū)域。第一結(jié)構(gòu)元素可以為圓形結(jié)構(gòu)，根據(jù)鐵素體晶粒的邊界寬度，設置第一結(jié)構(gòu)元素的半徑。在晶粒邊界呈現(xiàn)為細長且最大寬度不超過10個像素的狹窄結(jié)構(gòu)的情況下，可以使用半徑為8個像素的第一結(jié)構(gòu)元素執(zhí)行形態(tài)學變換，有效移除寬度小于2*8=16像素的狹長形特征，清除鐵素體晶粒的邊界。[0079]根據(jù)本發(fā)明的實施例，對金相二值圖像I進行侵蝕操作，第一結(jié)構(gòu)元素B在某一位置Z平移，得到對應區(qū)域(B)?,在第一結(jié)構(gòu)元素B完全包含在金相二值圖像I中的情況下，可表示為E(I,B)={z|(B)?I}。在第一結(jié)構(gòu)元素平移結(jié)束后，得到形態(tài)侵蝕[0080]根據(jù)本發(fā)明的實施例，完成侵蝕操作后，珠光體區(qū)域?qū)豢s小。對形態(tài)侵蝕圖像進行膨脹操作，膨脹操作將第一結(jié)構(gòu)元素應用于形態(tài)侵蝕圖像中與珠光體區(qū)域連通的像素，即獲取第一結(jié)構(gòu)元素B平移到某一位置Z后與形態(tài)侵蝕圖像的交集，得到對位置Z膨脹后的結(jié)果，在第一結(jié)構(gòu)完成平移后，得到初始珠光體區(qū)域圖像。擴展了形態(tài)侵蝕圖像中的珠光體區(qū)域，并連通了形態(tài)侵蝕圖像中的珠光體區(qū)域之間的間隙，使初始珠光體區(qū)域中的顯微組織結(jié)構(gòu)更加連貫。[0081]根據(jù)本發(fā)明的實施例，對金相二值圖像先執(zhí)行侵蝕操作，然后執(zhí)行膨脹操作，可以在去除噪聲和小區(qū)域干擾的同時，保留珠光體區(qū)域的主要結(jié)構(gòu)特征，有助于提高金相組織識別的準確性，避免因過度處理導致的信息丟失。[0082]根據(jù)本發(fā)明的實施例，對初始珠光體區(qū)域圖像中的珠光體區(qū)域進行特征增強，得到珠光體區(qū)域圖像，包括：在初始珠光體區(qū)域圖像中，分別確定珠光體區(qū)域中各個像素點與鐵素體區(qū)域的距離值；將距離值作為珠光體區(qū)域的各個像素點的灰度值，得到珠光體灰度圖像；對珠光體灰度圖像進行二值化處理，得到二值化圖像；采用第二結(jié)構(gòu)元素對二值化圖像中的珠光體區(qū)域進行膨脹操作，得到珠光體區(qū)域圖像。[0087]根據(jù)本發(fā)明的實施例，鐵素體區(qū)域的像素點的集合為F,將集合F中與像素點P灰度圖像進行閾值分割，將珠光體灰度圖像上的像素點的像素值調(diào)整為0或1,得到二值化二結(jié)構(gòu)元素的半徑可以為12個像素。第二結(jié)構(gòu)元素B'的中心在二值化圖像的各個像素點域圖像在該坐標位置(s,t)的像素點的像素值為1或0,以表示珠光體區(qū)域圖像中的珠光體體區(qū)域圖像中片層的厚度不超過2微米，則珠光體區(qū)域圖像中片層結(jié)構(gòu)可被識別為珠光體地反映珠光體區(qū)域的邊界特征。將距離值作為珠光體區(qū)域的各個像素點的灰度值，得到珠光體灰度圖像，其中灰度值的高低反映了像素點與鐵素體區(qū)域的遠近關(guān)系。珠光體灰度圖像能夠直觀地展示珠光體區(qū)域的分布和形態(tài)，便于后續(xù)處理和分析。對珠光體灰度圖像進行二值化處理，可以將灰度圖像轉(zhuǎn)換為二值圖像，從而明確區(qū)分珠光體區(qū)域和背景區(qū)域，去除不必要的細節(jié)和噪聲，采用第二結(jié)構(gòu)元素對二值化圖像中的珠光體區(qū)域進行膨脹操作，可以擴展珠光體區(qū)域，并填充滲碳體片層之間的間隙，能夠增強珠光體區(qū)域的連通性，減少因二值化處理造成的區(qū)域斷裂等情況出現(xiàn)的概率，同時恢復因距離變換和二值化處理而丟失的部分區(qū)域。通過距離變換、二值化和膨脹操作，可以提高珠光體區(qū)域的完整性和連續(xù)[0095]圖6示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的珠光體區(qū)域圖像的局部示意圖。[0096]如圖6所示，珠光體區(qū)域原本呈現(xiàn)為鐵素體片層和滲碳體片層交替分布的結(jié)構(gòu)，經(jīng)過特征增強后，珠光體區(qū)域的各個像素點轉(zhuǎn)換為同一像素值。[0097]根據(jù)本發(fā)明的實施例，提取金相二值圖像中鐵素體晶粒的邊界，得到晶界結(jié)構(gòu)圖像，包括：對金相二值圖像進行骨架化處理，以提取鐵素體晶粒的晶界骨架結(jié)構(gòu)，得到初始晶界結(jié)構(gòu)圖像；去除初始晶界結(jié)構(gòu)圖像中的噪聲，得到晶界結(jié)構(gòu)圖像。[0098]根據(jù)本發(fā)明的實施例，在進行骨架化處理過程中，可以使用通過細化算法提取出鐵素體晶粒的晶界骨架結(jié)構(gòu)，該方法通過多次迭代去除圖像中的邊緣像素，使得圖像的晶界結(jié)構(gòu)逐漸顯現(xiàn)出來。細化算法能夠保留晶界的連通性和結(jié)構(gòu)特征，同時減少冗余的邊緣部分，得到一個簡化的鐵素體晶粒的邊界，從而得到初始晶界結(jié)構(gòu)圖像。[0099]根據(jù)本發(fā)明的實施例，迭代過程中交替應用不同的條件來刪除符合條件的邊界像素；需要確保每次迭代中只刪除滿足特定條件的像素，以防止斷開晶界結(jié)構(gòu)。交替刪除不同位置的邊界點，可以盡量使骨架在中間，確保圖像的連通性不被破壞，保持圖像的基本形狀和結(jié)構(gòu)。[0100]根據(jù)本發(fā)明的實施例，在初始晶界結(jié)構(gòu)圖像中，鐵素體晶粒的邊界表現(xiàn)為連通的邊緣，此外鐵素體晶粒的邊界上往往存在一些噪聲在鐵素體晶粒的邊界的圖結(jié)構(gòu)中表現(xiàn)為類似于毛刺狀的邊。通過除去初始晶界結(jié)構(gòu)圖像中不屬于晶界骨架結(jié)構(gòu)的邊，去除初始晶界結(jié)構(gòu)圖像中的噪聲，得到晶界結(jié)構(gòu)圖像。[0101]根據(jù)本發(fā)明的實施例，骨架化將鐵素體晶粒的邊界細化至單像素寬度的線條，簡化了復雜的晶界結(jié)構(gòu)，簡化后的晶界結(jié)構(gòu)更易于分析和處理，為后續(xù)的識別提供了清晰的基礎(chǔ)。骨架化在簡化晶界結(jié)構(gòu)的同時，保留了鐵素體晶粒的拓撲結(jié)構(gòu)和連通性。保留拓撲結(jié)構(gòu)有助于準確分析鐵素體晶粒的分布、形狀。去除骨架化圖像中的噪聲，保留主要的晶界骨架結(jié)構(gòu)，去噪后的晶界結(jié)構(gòu)圖像更加純凈，減少了噪聲對后續(xù)分析的干擾，提高了晶界結(jié)構(gòu)圖像中鐵素體晶粒的分布、形狀的準確性。[0102]圖7示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的晶界結(jié)構(gòu)圖像的局部示意圖。[0103]如圖7所示，晶界結(jié)構(gòu)圖像為不考慮珠光體影響的鐵素體晶粒的晶界骨架結(jié)構(gòu)，其[0104]根據(jù)本發(fā)明的實施例，去除初始晶界結(jié)構(gòu)圖像中的噪聲，得到晶界結(jié)構(gòu)圖像，包括：將初始晶界結(jié)構(gòu)圖像中的晶界骨架結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換為拓撲圖，其中，拓撲圖包括多個節(jié)點和連接各個節(jié)點的邊；根據(jù)拓撲圖中各個節(jié)點的度，去除拓撲圖中的懸掛節(jié)點和懸掛邊，得到新界結(jié)構(gòu)圖像的坐標信息。[0114]根據(jù)本發(fā)明的實施例，在珠光體區(qū)域的像素點的像素值P(x,y)=1,且鐵素體區(qū)域體晶粒的像素總數(shù)計算可得珠光體區(qū)域的占比為,即珠光體常分為低碳鋼(碳含量低于0.25%)、中碳鋼(碳含量0.25%至0.60%)和高碳鋼(碳含量高于0.60%)。在鋼材的微觀組織中，珠光體區(qū)域由鐵素體片層和滲碳體片層交替排列形成，珠光體區(qū)域的平均碳含量約為0.77%。鐵素體則幾乎不含碳。通過分析珠光體與鐵素體的該位置在鐵素體晶粒分布圖像中像素點的像素值也為0,表示該位置屬于珠光體區(qū)域或鐵[0124]圖9示出了根據(jù)本發(fā)明實施例的適于實現(xiàn)鋼材鐵素體珠光體金相組織的識別方法[0125]如圖9所示，根據(jù)本發(fā)明實施例的電子設備包括處理器901,其可以根據(jù)存儲在只讀存儲器(ROM)902中的程序或者從存儲部分908加載到隨機訪問存儲器(RAM)903中的程序還可以包括用于緩存用途的板載存儲器。處理器901可以包括用于執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明實施例執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明實施例的方法流程的各種操作。需要注意，程序也可以存儲在除ROM902和RAM903以外的一個或多個存儲器中。處理器901也可以通過執(zhí)行存儲在一個或多個存儲器中的程序來執(zhí)行根據(jù)本發(fā)明實施例的方法流程的各種操作。[0127]根據(jù)本發(fā)明的實施例，電子設備還可以包括輸入/輸出(I/0)接口905,輸入/輸出(I/0)接口905也連接至總線904。電子設備還可以包括連接至輸入/輸出(I/0)接口905的以下部件中的一項或多項：包括鍵盤、鼠標等的輸入部分906;包括諸如陰極射線管(CRT)、液晶顯示器(LCD)等以及揚聲器等的輸出部分907;包括硬盤等的存儲部分908;以及包括諸如LAN卡、調(diào)制解調(diào)器等的網(wǎng)絡接口卡的通信部分909。通信部分909經(jīng)由諸如因特網(wǎng)的網(wǎng)絡執(zhí)行通信處理。驅(qū)動器910也根據(jù)需要連接至輸入/輸出(I/0)接口905?？刹鹦督橘|(zhì)911,諸如磁盤、光盤、磁光盤、半導體存儲器等等，根據(jù)需要安裝在驅(qū)動器910的計算機程序根據(jù)需要被安裝入存儲部分908。[0128]本發(fā)明還提供了一種計算機可讀存儲介質(zhì)，該計算機可讀存儲介質(zhì)可以是上述實施例中描述的設備/裝置/系統(tǒng)中所包含的；也可以是單獨存在，而未裝配入該設備/裝置/系統(tǒng)中。上述計算機可讀存儲介質(zhì)承載有一個或者多個程序，當上述一個或者多個程序被執(zhí)行時，實現(xiàn)根據(jù)本發(fā)明實施例的方法。[0129]根據(jù)本發(fā)明的實施例，計算機可讀存儲介質(zhì)可以是非易失性的計算機可讀存儲介質(zhì)，例如可以包括但不限于：便攜式計算機磁盤、硬盤、隨機存儲器件、磁存儲器件、或者上述的任意合適的組合。在本發(fā)明中，計算機可讀存儲介質(zhì)可以是任何包含或存儲程序的有形介質(zhì)，該程序可以被指令執(zhí)行系統(tǒng)、裝置或者器件使用或者與其結(jié)合使用。例如，根據(jù)本發(fā)明的實施例，計算機可讀存儲介質(zhì)可以包括上文描述的ROM902和/或RAM903和/或ROM902和RAM903以外的一個或多個存儲器。[