摘要：激光熔覆3D打印金属材料的微观结构，决定着其机械性能。人工测量微观结构特征，效率低下并且重复性差。为解决这一问题，本文提出了一套新的二维微观结构分析自动化技术，改进和优化传统图像处理算法，用计算机辅助分析其微观结构。熔覆横截面微观结构图像质量差，有明暗不均甚至晶界线断开等现象，本文根据其图像特性，用局部自适应双阈值方法去除黑洞干扰；用骨架方法确定晶界线连接点；用积分图方法实现指向性广度优先搜索寻找被连接点；最后通过最小包围盒得到相关尺寸参数，并利用图像中心矩分析晶粒宏观方向性。实验证明，所提出的技术对于各种模糊的激光熔覆3D打印金属材料微观结构自动化量化分析是有效的。

　　关键词：材料微观结构；自动化量化分析；粒度分析

　　1概述

　　熔覆打印，是把金属粉末经过激光融化后，逐层堆叠沉积在零部件表面的技术。这种技术能一步成型金属零件，几乎不用后续加工，因此激光熔覆技术应用前景十分广阔。但在激光熔覆3D打印过程中，一些工艺参数会产生波动，导致质量稳定性差。因此用计算机辅助分析的方法，从微观结构角度量化评价熔覆3D打印质量很有意义。

　　金属的微观结构可以揭示其有关力学性能的重要信息，例如强度，延展性等。对于微观结构的不同特征而言，通常需要不同的方法来测量它们。人工测量非常耗时和高成本,E562标准估计有经验的用户每张图像的测量时间为15min。由于定义晶界的位置通常是主观的，这种方法也容易出现人为错误和重复性差。E112标准估计微米级测量的操作员间重复性为±16%。

　　2相关研究

　　不断发展的数字图像处理技术，使得计算机辅助分析自动化测量微观结构的参数成为可能。自动化微观结构测量已成功应用于生物学领域的2D分析程序和化学工程以及分析非金属元素的微观结构。但是，现有的技术仍然存在需要解决的局限性。

　　Sosa，John M等开发了一种自动化软件工具，用于测量各种微观结构特征，如晶粒尺寸和体积分数，Sosa在预处理中，提出增强原始图像强度，帮助后续分割，MIPAR的图像处理器模块包括一系列对比度增强和降噪过滤器，其中一个过滤器为减少离子研磨伪影提供了独特的解决方案。在分割领域，开发优化分割算法参数的方法，并以图形方式集成到图像处理器中。

　　陈睢睢针对针状晶体提出了一种适用于原位图像检测的图像处理方法,其目标是克服亮度不均、颗粒运动等干扰影响,消除噪声改进图像质量,增强图像中晶体形状区域。其解决办法包括基于多尺度Retinex的图像增强处理、基于最小交叉熵的图像分割处理,提取出晶体形状。该方法针对针状晶体生长过程,未见到对涉及晶界断开的处理。

　　然而，熔覆横截面的2D图像特性使得现有技术未能准确地识别其微观结构特征。本文开发了专门用于识别这些特征的新技术，使得3D打印金属材料微观结构自动化测量成为可能。

　　张利欣等提出了一种基于模糊逻辑的边缘检测算法来确定金相图像晶粒尺寸的数字图像处理方法，对不同质量的金相图像进行了测试，但是对边缘不完整或者断开的情况未作讨论。

　　本文从Fluent软件中提取熔覆横截面的温度信息，在SEM扫描仪中拍摄相应位置的微观结构照片，经图像处理并识别图中的晶粒轮廓信息后，加以测量与统计，获得此区域微观组织中晶粒的尺寸与方向性信息，将自变量与因变量数据输入统计回归模型，得出统计关系。探索了一种计算机辅助自动量化分析3D打印金属材料微观结构的方法。

　　3微观图像自动分析

　　晶体的微观结构是材料科学中晶体材料的基础研究对象，其因素包含了机械性能和电磁性能等一系列关键信息，是材料开发、合成、成型和质量评估的重要研究对象。同时在成型、制造等新材料工程领域具有重要的指导作用。

　　本研究旨在开发一种高精度计算机辅助的材料微结构自动定量分析方法。其核心在于对模糊图像的高效处理和增强。基本思想是：利用光学显微镜或扫描电镜拍摄感兴趣区域的微观结构照片，去模糊和识别图像中的晶界、孔隙和其它信息，进行测量和统计，获得微观结构中的晶粒的尺寸、形状取向等期望信息。最后将自变量和因变量数据输入统计回归模型，得到统计结果。

　　3.1激光熔覆3D打印金属材料的微观图像采集

　　与EBSD等材料表征方法相比，SEM等简单的照相技术更快、更直观，人力等资源成本相对较低，样品制备要求较低，因此SEM的样品基础通常可以更大。现有的晶体材料的微结构图像分析方法已经能够在良好的状态下对晶体图像进行处理和分析，但其处理效果取决于图像的质量，对样品的制备和成像有很高的要求。因此，与EBSD和其他表征方法相比，其目前还缺乏实际价值。

　　晶体材料截面的图像受样品制备、腐蚀条件、抛光、微成像环境等多种因素的影响，很可能同时发生多次误差，导致亮度不均匀、划伤干扰甚至亚晶粒识别或边界损伤等问题。目前，用于微结构分析的自动二维图像分析软件，如图像pro+、图像J、纳米测量等，在处理微结构图像时需要统一的图像亮度和清晰的晶体晶界，因此无法对我们得到的大量实际图像进行实验分析。

　　3.2熔覆横截面图像

　　利用Fluent软件提取熔覆横截面的温度信息后，在SEM扫描仪中确定对应温度信息的位置并拍摄微观结构照片。利用图像处理方法，减少SEM图象中的粘连块，尽可能高精度识别晶粒，对识别到的晶粒进行多方位测量，得到可信的统计数据，为后续与同区域内温度信息配合制作训练数据库提供量化基础。计算机辅助分析所使用工具为VS2010和OpenCV2.4.9。

　　为了测量微观结构中的晶粒，理想状态下，可以设计分割算法以定位晶体边界，即把单个连续边界内的所有像素标记为一个晶格。分割完成后，可以使用各种方法进行各种微观结构特性测量。

　　3.3图像预处理

　　熔覆横截面微观结构的成像，受到抛光、腐蚀、显微成像诸多因素的影响，会出现明暗不均甚至晶界线断开等现象。现有的方法对解决问题有建设性的结果，但组合后的方法尚未给出足够满意的结果。在图像处理过程中，不可逆和不可避免的图像退化往往会导致额外的误差，从而扭曲晶粒的大小和形态。此外，在拟合晶粒界时，不规则的晶粒形状会给找到正确的晶格边界带来很多障碍。需要对图像进行预处理处理，提取尽可能完整的二值化晶界。

　　何恺明在2010ICCV发表了基于图像的导向滤波(imageguidedfilter)，是一种保边滤波,在滤波的同时，还可以保留边缘信息。可以应用于去噪、去雾、细节增强等方面。导向滤波的命名，是因为算法在进行滤波时需要一幅引导图像，引导图像可以是用户单独指定的图像，也可以是输入图像本身，当引导图为输入图像自身时，引导滤波就成为一个保持边缘的滤波操作。熔覆横截面微观结构图像中的晶格，大多是凸性曲线边缘，用其自身作为参考图像来滤波，可以在去除噪声、退化的边缘过渡区域时，同时保留清晰的晶界。

　　由于成像诸因素影响，图像的灰度可能是不均匀分布的，用单一的全局阈值方法分割效果不理想。Yanowitz提出了一种局部自适应阈值分割方法，结合某个局部边缘和灰度信息找到该区域的分割阈值。其原理是，结合边缘和灰度信息找到阈值表面(treshhold surface)，超过阈值线以上的就是需要提取的目标。这种方法可以去除光照影响造成的图像灰度不均匀分布的影响，避免单一阈值的方法分割效果不好。

　　直方图均衡(HE)是一种经典的直方图方法，它不能通过全局调整图像有效改善晶体显微图像的局部对比度，对需要精度的微结构分析具有反作用。对比度有限自适应直方图等化(CLAHE、对比度有限自适应直方图等化)算法目前广泛应用于图像除雾、低光照图像增强、水下图像效果调整、数码照片改进等领域，可以有效提高模糊图像的质量。

　　3.4粘连晶格切割

　　虽然用导向滤波和局部自适应阈值方法预处理后，可以使得二值化后的晶界更加准确，但是某些晶界段成像中完全丢失，造成晶格粘连，为保证统计到的晶粒尺寸正确，需要将粘连的晶格切割分离成正常的晶格。

　　晶格之所以粘连是因为晶界丢失，需要把晶界补充完整，这就需要找到缺失的晶界位置以及连接点。晶界的骨架，骨架的端点，就是缺失境界的部位，也是连接的起点。

　　由于晶粒分割本身的困难在于晶界的模糊和破坏，因此考虑了多边形分割算法，从晶界提取开始，对晶粒进行加工，得到晶界骨架。但由于晶粒形状主要为椭圆，多边形拟合不佳，导致加工后断裂的晶界直接粘附，难以进行后处理分析。本文采用对二值化后的晶界细化处理，以得到晶界的骨架。

　　基于数字形态学的形态细化是获取二值化图象晶界骨架的常用细化方法。盛业华等人提出采用预定义特定形状的预定义结构元素,迭代多次形态化运算，只需移位和逻辑运算就能完成细化骨架的处理。但是形态细化一般使用序贯细化算法,在每次细化迭代时,使用单一结构元素细化处理时,存在着收敛速度慢等问题，改进提出了一种保形快速形态细化算法，使得目标能从各方向快速、均匀地收敛,其运行速度比序贯形态细化方法快4倍。

　　盛业华的方法结合张氏方法细化晶界，可以找到晶界的近似骨架，组成骨架的所有像素点，端点只有一个方向是有连接点的，利用这一特性，可以找到骨架端点，这也是完善缺失晶界的起点。

　　骨架细化对晶界的处理可以尽可能地保留完整晶界的准确位置。拟合方法由于形成目标材料的可变因素和不同物质的颗粒形成不同形状的不同趋势，难以确定合适的拟合算法，而在实际操作中突出的顶点宽度优先的搜索算法，可产生更好的修复效果。通过有指向性的广度优先搜索进行去粘连操作，得到晶粒切断的二值图像。

　　找到的骨架端点，意味着晶格的断开，需要补全晶格。其原理是，从上到下扫描，找到一个骨架端点，根据延伸到该端点的骨架线的反向延长线，找到与其最近的骨架端点。指向性广度优先搜索寻找被连接点，搜索的时间效率低，需要用积分图加速。

　　积分图像是一种在图像中快速检查矩形区域内像素情况的常用方法，这种算法主要优点是，积分图像只计算一次，任何一个像素周围是否存在可连接点，在常量时间内可以判断完成，不再需要循环搜索。利用积分图实现有指向的广度优先算法，能够避免使用遍历搜索，大大减少了搜索连接点的运算量。

　　实验结果表明，骨架细化对晶界的处理效果更好，并且可以尽可能地保留完整晶界的准确位置。拟合方法由于形成目标材料的可变因素和不同物质的颗粒形成不同形状的不同趋势，难以确定合适的拟合算法，而在实际操作中探索的指向性广度优先搜索算法，可产生更好的修复效果。

　　3.5晶粒尺寸与方向性统计

　　熔覆横截面微观结构的图像经过晶界修复后，可以对每个晶体图像的进行特征提取与分析。晶体特征主要包括尺寸特征、形态特征和纹理特征等，晶体的尺寸特征在预处理完成后，晶界修复，图像中所包含的晶体区域明确，就可以由自动化的图像处理程序进行计算机辅助分析其尺寸特征，从而为下一步的晶体形态特征的计算提供基础。

　　在对原位图像中的晶体进行二维尺寸测量之前，需要进行熔覆横截面微观结构图像的尺寸标定。在图像测量过程以及机器视觉应用中，为确定世界坐标系下物体表面某点的位置与其

　　在数字图像中对应点之间的相互关系，必须建立相机成像的几何模型，即相机参数。成像系统的参数包括内参和外参，相机的内参主要表示相机坐标系到图像坐标系的映射，相机外参数是在世界坐标系中的参数，如相机的坐标、旋转方向等，相比于不变的内参，外参会随着相机运动发生改变。

　　相机的内外参数必须通过实验与计算才能得到，这个求解参数的过程就称之为相机标定。相机参数的标定非常关键，其标定结果的精度直接影响基于数字图像的测量准确性。标定完成可以得到数字图像中每个像素点对应的物理尺寸，即像素当量。

　　对熔覆横截面微观结构图像处理和分析得到的尺寸特征提取，可以计算出晶体的形状特征。晶体形状特征有很多，但在本研究中，重点选取了几个典型的形状特征参数，即晶粒取向分布图、图像面积分布图进行验证。

　　去除晶格线丢失后的补全图像中，晶格可以用轮廓正确切分。每个轮廓求取最小包围盒后得到相关尺寸参数，如圆度、周长、面积、长宽比等特征，也可以根据图像中心矩分析晶粒宏观方向性，且这种方法还能给出晶粒尺寸分布图、平均晶粒半径和方差，从而为激光熔覆3D打印金属材料的理化检测提供更准确丰富的量化依据。

　　由于熔覆横截面微观结构图像尺寸较大，图片中细节丰富，在软件界面中需要设置局部选择放大功能。该功能在左右两个图像控件中发送和接受消息，左窗口捕获鼠标点击的位置和类型后，发送到右窗口，根据点击的位置，在目标图像中定位，并以其为中心切割AOI区域放大显示到右边窗口。

　　4结语

　　利用数字图像处理技术自动测定金属材料微观结构粒度是材料微观结构分析的重要手段。本文提出了激光熔覆3D打印金属材料微观结构自动化量化分析方法，用局部自适应双阈值方法去除黑洞干扰；用骨架方法确定晶界线连接点；用积分图方法实现指向性广度优先搜索寻找被连接点；最后通过最小包围盒得到晶粒尺寸分布图、平均晶粒半径等参数，并利用图像中心矩分析晶粒取向分布。实验结果表明，即便是激光熔覆3D打印金属材料图像模糊，晶界丢失，也可以通过图像处理算法获取晶体量化分析的重要参数。