Tiefenreinheitsanalyse in Matlab Kevin Hoeck Freitag, 20.01.2017 © FH AACHEN | FACHBEREICH 09

Tiefenreinheitsanalyse in Matlab Inhalt Motivation Vorbereitungen DIN EN 10247:2007 Auswertung der Bilder in Matlab Aufnahmen vorbereiten Einschlüsse finden Fläche bestimmen Randfehlerkorrektur Ergebnisse © FH AACHEN | FACHBEREICH 09 20.01.2017

Tiefenreinheitsanalyse in Matlab Motivation Vorbereitungen DIN EN 10247:2007 Auswertung der Bilder in Matlab Aufnahmen vorbereiten Einschlüsse finden Fläche bestimmen Randfehlerkorrektur Ergebnisse © FH AACHEN | FACHBEREICH 09 20.01.2017

Tiefenreinheitsanalyse in Matlab Motivation Bestimmen des Reinheitsgrades von Stahl Verbessern von Stahlproduktionsverfahren Erleichtern und beschleunigen der Analyse © FH AACHEN | FACHBEREICH 09 20.01.2017

Tiefenreinheitsanalyse in Matlab Vorbereitungen Motivation Vorbereitungen DIN EN 10247:2007 Auswertung der Bilder in Matlab Aufnahmen vorbereiten Einschlüsse finden Fläche bestimmen Randfehlerkorrektur Ergebnisse © FH AACHEN | FACHBEREICH 09 20.01.2017

Tiefenreinheitsanalyse in Matlab Vorbereitungen Proben schleifen Polieren Kunststoff Putzen mikroskop © FH AACHEN | FACHBEREICH 09 20.01.2017

Tiefenreinheitsanalyse in Matlab DIN EN 10247:2007 Motivation Vorbereitungen DIN EN 10247:2007 Auswertung der Bilder in Matlab Aufnahmen vorbereiten Einschlüsse finden Fläche bestimmen Randfehlerkorrektur Ergebnisse © FH AACHEN | FACHBEREICH 09 20.01.2017

Tiefenreinheitsanalyse in Matlab DIN EN 10247:2007 Metallographische Prüfung des Gehaltes nichtmetallischer Einschlüsse in Stählen mit Bildreihen Einschluss besteht aus einem oder mehreren Teilchen Zusammenfassen von Einschlüssen, wenn diese nah genug aneinander sind. Horizontal: 40 μm Vertikal: 10 μm Einschlussmindestgröße 3 μm © FH AACHEN | FACHBEREICH 09 20.01.2017

Tiefenreinheitsanalyse in Matlab DIN EN 10247:2007 0,34 mm Bildbreite Bildhöhe Teilchen Einschluss Pixelgröße 0.2703mikrom 2 mm © FH AACHEN | FACHBEREICH 09 20.01.2017

Tiefenreinheitsanalyse in Matlab Auswertung der Bilder in Matlab Motivation Vorbereitungen DIN EN 10247:2007 Auswertung der Bilder in Matlab Aufnahmen vorbereiten Einschlüsse finden Fläche bestimmen Randfehlerkorrektur Ergebnisse © FH AACHEN | FACHBEREICH 09 20.01.2017

Tiefenreinheitsanalyse in Matlab Aufnahmen vorbereiten Array mit RGB werten für jeden Pixel Unterscheiden Hintergrund/Einschlüsse Graustufenbild in Array mit 1/0 umwandeln Grenzwert berechnen -> Otsu's method © FH AACHEN | FACHBEREICH 09 20.01.2017

Tiefenreinheitsanalyse in Matlab Aufnahmen vorbereiten © FH AACHEN | FACHBEREICH 09 20.01.2017

Tiefenreinheitsanalyse in Matlab Einschlüsse finden Filtern zu kleiner Teilchen Funktion bwareaopen() Übergabe von Negativbild und Teilchengröße © FH AACHEN | FACHBEREICH 09 20.01.2017

Tiefenreinheitsanalyse in Matlab Einschlüsse finden © FH AACHEN | FACHBEREICH 09 20.01.2017

Tiefenreinheitsanalyse in Matlab Einschlüsse finden Zusammenhängende Einschlüsse finden Erstellen eines struct Elements Rechteck 40μm * 10μm Einschlüsse mit diesem Rechteck erweitern Negativbild, da nur weiße Flächen erweitert werden © FH AACHEN | FACHBEREICH 09 20.01.2017

Tiefenreinheitsanalyse in Matlab Einschlüsse finden © FH AACHEN | FACHBEREICH 09 20.01.2017

Tiefenreinheitsanalyse in Matlab Einschlüsse finden Methode bwboundaries() gibt uns eine Label Matrix Zusammengehörende Einschlüsse werden durchnummeriert BW = [ 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 1 1 0 0 1 1 1; 0 1 1 0 0 0 1 1; 0 1 1 0 0 0 0 0; 0 0 0 1 1 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 0]; BW = [ 0 0 0 0 0 0 0 0; 0 1 1 0 0 3 3 3; 0 1 1 0 0 0 3 3; 0 1 1 0 0 0 0 0; 0 0 0 2 2 0 0 0; 0 0 0 0 0 0 0 0]; © FH AACHEN | FACHBEREICH 09 20.01.2017

Tiefenreinheitsanalyse in Matlab Einschlüsse finden Zusammenhängende Einschlüsse sind jetzt zu erkennen Originalfläche ist verfälscht Überstehende Flächen rausrechnen durch die Multiplikation mit dem Originalarray © FH AACHEN | FACHBEREICH 09 20.01.2017

Tiefenreinheitsanalyse in Matlab Einschlüsse finden © FH AACHEN | FACHBEREICH 09 20.01.2017

Tiefenreinheitsanalyse in Matlab Einschlüsse finden Funktion regionprops() Erwartet ein Array mit gelabelten Regionen Gibt ein Array zurück mit jeder einzelnen Region und den gewünschten Eigenschaften Bei Bildern mit Einschlüssen am unteren/rechten Rand wird dies mitgespeichert. Image,ConvexArea,Area,Pixellist (Minor/Major axislength) Speichern erklären (Pixellist) Fläche: 418,20 μm² Konvexe Fläche: 807,04 μm² © FH AACHEN | FACHBEREICH 09 20.01.2017

Tiefenreinheitsanalyse in Matlab Randfehlerkorrektur Motivation Vorbereitungen DIN EN 10247:2007 Auswertung der Bilder in Matlab Aufnahmen vorbereiten Einschlüsse finden Fläche bestimmen Randfehlerkorrektur Ergebnisse © FH AACHEN | FACHBEREICH 09 20.01.2017

Tiefenreinheitsanalyse in Matlab Randfehlerkorrektur Einschlüsse können sich über zwei Bilder erstrecken Einschlüsse welche den unteren oder rechten Rand schneiden, werden in das nächste Bild weiterverfolgt Array wird nach rechts oder unten erweitert Wenn der Einschluss nicht größer wird, bleiben bei beiden Bildern die alten Einschlüsse als größter Einschluss Einfache version unten/rechts nur 0,5 rest 1 © FH AACHEN | FACHBEREICH 09 20.01.2017

Tiefenreinheitsanalyse in Matlab Randfehlerkorrektur Wenn der Einschluss größer wird, wird dieser dem Bild zugeordnet in dem der größere Teil liegt Für das Ausgangsbild ist dann der zweitgrößte Einschluss der größte (falls der Einschluss größer ist in rechtem Bild) © FH AACHEN | FACHBEREICH 09 20.01.2017

Tiefenreinheitsanalyse in Matlab Randfehlerkorrektur © FH AACHEN | FACHBEREICH 09 20.01.2017

Tiefenreinheitsanalyse in Matlab Ergebnisse Motivation Vorbereitungen DIN EN 10247:2007 Auswertung der Bilder in Matlab Aufnahmen vorbereiten Einschlüsse finden Fläche bestimmen Randfehlerkorrektur Ergebnisse © FH AACHEN | FACHBEREICH 09 20.01.2017

Tiefenreinheitsanalyse in Matlab Ergebnisse Ergebnisse in Excel Tabelle Fläche, Konvexe Fläche und Bild des Einschlusses zu jedem Bild Zukunft: erstellen von graphen © FH AACHEN | FACHBEREICH 09 20.01.2017

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