Aplicação de Técnicas de Processamento e Análise de Imagem na Análise Automática da Quantidade e do Tamanho do Grão em Imagens Metalográficas

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Maria do Pilar Peres Penha
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1 Aplicação de Técnicas de Processamento e Análise de Imagem na Análise Automática da Quantidade e do Tamanho do Grão em Imagens Metalográficas Tarique da S. Cavalcante, P. P. Rebouças Filho, Victor Hugo C. de Albuquerque, João Manuel R. S. Tavares tavares@fe.up.pt

Tarique da S. Cavalcante, P. P. Rebouças Filho, Victor Hugo C.

2 Conteúdo 1. Introdução 2. Granulometria 3. Processamento e Análise de Imagem 4. Exemplo Experimental 5. Conclusões João Manuel R. S. Tavares et al. Análise Automática da Quantidade e do Tamanho do Grão em Imagens Metalográficas 2

3 Introdução Materiais metálicos são na sua grande maioria de natureza cristalina e contêm fronteiras internas denominadas por contornos de grão Podendo ser caracterizados pelo tamanho dos grãos (grande ou pequeno) função da existência ou não de precipitados em torno dos mesmos Microestrutura de um aço AISI 1006 (500X). João Manuel R. S. Tavares et al. Análise Automática da Quantidade e do Tamanho do Grão em Imagens Metalográficas 3

função da existência ou não de precipitados em torno dos mesmos Microestrutura de um aço AISI 1006 (500X).

4 Introdução Várias propriedades mecânicas são influenciadas pelo tamanho do grão, tais como: resistência mecânica, resistência à tracção, resistência à corrosão, tensão limite de escoamento, tenacidade e instabilidade dos contornos dos grãos com a temperatura Geralmente é considerado que grãos finos favorecem a resistência mecânica, enquanto grãos mais grosseiros favorecem a maquinabilidade Para refinar o grão, adiciona-se, por exemplo, Nióbio (Nb) e/ou Níquel (Ni) João Manuel R. S. Tavares et al. Análise Automática da Quantidade e do Tamanho do Grão em Imagens Metalográficas 4

considerado que grãos finos favorecem a resistência mecânica, enquanto grãos mais grosseiros favorecem a maquinabilidade Para refinar o grão,

5 Introdução O tamanho médio dos grãos (G), também conhecido como granulometria, é normalmente quantificado usando o sistema definido pela ASTM (American Society for Testing and Materials) O sistema ASTM classifica em grãos grossos valores de G entre 1 e 5 e grãos finos valores de 5 a 8 João Manuel R. S. Tavares et al. Análise Automática da Quantidade e do Tamanho do Grão em Imagens Metalográficas 5

sistema ASTM classifica em grãos grossos valores de G entre 1 e 5 e grãos finos valores de 5 a 8

6 Introdução Este trabalho teve como objectivo desenvolver, aplicar e analisar uma ferramenta baseada em técnicas de Processamento e Análise de Imagem para quantificar automaticamente a quantidade e o tamanho do grão em imagens metalográficas de forma rápida e precisa João Manuel R. S. Tavares et al. Análise Automática da Quantidade e do Tamanho do Grão em Imagens Metalográficas 6

quantidade e o tamanho do grão em imagens metalográficas de forma rápida e precisa João Manuel

7 Granulometria O tamanho médio dos grãos (G) segundo a ASTM relaciona-se com o número de grãos (N) por polegada quadrada numa ampliação de 100X: N = 2 G 1 Dificuldades: as extensões dos grãos não são constantes nas três dimensões o corte por um plano reparte os grãos de forma aleatória existência de grãos parcialmente representados João Manuel R. S. Tavares et al. Análise Automática da Quantidade e do Tamanho do Grão em Imagens Metalográficas 7

dimensões o corte por um plano reparte os grãos de forma aleatória existência de grãos parcialmente

8 Granulometria Na análise a amostra deve apresentar uma superfície polida e atacada adequadamente, e o corte do material deve ser realizado perpendicular ao sentido de laminação (corte transversal) João Manuel R. S. Tavares et al. Análise Automática da Quantidade e do Tamanho do Grão em Imagens Metalográficas 8

ao sentido de laminação (corte transversal) João Manuel R. S. Tavares et al.

9 Processamento e Análise de Imagem Técnicas de Processamento e Análise de Imagem são bastante utilizadas na área dos materiais na análise de propriedades a partir de imagens Várias técnicas são utilizadas, como: histograma de imagem, binarização por limiar e negativo de imagem, bem como operadores morfológicos, redes neuronais artificiais e contornos activos (snakes) A técnica principal utilizada neste trabalho é a de crescimento de regiões (bastante usada de forma satisfatória no processamento e análise de imagens do tipo considerado neste trabalho) João Manuel R. S. Tavares et al. Análise Automática da Quantidade e do Tamanho do Grão em Imagens Metalográficas 9

artificiais e contornos activos (snakes) A técnica principal utilizada neste trabalho é a de crescimento de regiões (bastante usada de forma satisfatória no

10 Processamento e Análise de Imagem Crescimento de Regiões É um método de processamento de imagem para associar pixels em regiões de interesse É iniciado pela identificação de sementes da região desejada, sendo conseguido o crescimento considerando propriedades que os seus pixels deverão apresentar Pode ser realizado usando critérios locais e uma semente na região desejada, ou considerando critérios globais e várias sementes distribuídas em diferentes áreas de uma mesma imagem João Manuel R. S. Tavares et al. Análise Automática da Quantidade e do Tamanho do Grão em Imagens Metalográficas 10

apresentar Pode ser realizado usando critérios locais e uma semente na região desejada, ou considerando critérios globais e várias sementes

11 Processamento e Análise de Imagem Crescimento de Regiões Esta técnica é aqui aplicada para detectar cada grão presente Para tal, é realizada uma pesquisa na imagem procurando-se os pixels ainda não segmentados Quando um pixel é identificado, aplica-se a técnica a esse pixel, analisando-se a sua vizinhança Ao obter-se a região associada ao pixel semente, determina-se o grão associado à mesma (se esta é maior do que um dado tamanho) Após o fim do crescimento dessa região, continua-se a pesquisa até não haver mais pixels não tratados Todos os grãos das fronteiras da imagem são considerados como meios grãos e devidamente contabilizados no número final de grãos (como na metodologia manual) João Manuel R. S. Tavares et al. Análise Automática da Quantidade e do Tamanho do Grão em Imagens Metalográficas 11

esta é maior do que um dado tamanho) Após o fim do crescimento dessa região, continua-se a pesquisa até não haver mais pixels não tratados Todos os grãos das fronteiras da imagem são considerados

12 Exemplo Experimental O método de segmentação e quantificação adoptado foi implementado e integrado num sistema computacional Interface do sistema desenvolvido João Manuel R. S. Tavares et al. Análise Automática da Quantidade e do Tamanho do Grão em Imagens Metalográficas 12

Interface do sistema desenvolvido João Manuel R. S. Tavares et al.

13 Exemplo Experimental 1) Uma amostra de um aço AISI 1006 foi preparada Polimento com lixas de 220 a 1200 granos Polimento com abrasivo de pasta diamante Ataque químico com nital a 2% 2) Aquisição da imagem 3) Aplicação do sistema desenvolvido A imagem original é convertida em níveis de cinza O método de crescimento de regiões é aplicado É obtido o número e o tamanho médio dos grãos por polegada quadrada e, consequentemente, a granulometria (G) João Manuel R. S. Tavares et al. Análise Automática da Quantidade e do Tamanho do Grão em Imagens Metalográficas 13

níveis de cinza O método de crescimento de regiões é aplicado É obtido o número e o tamanho médio dos grãos por polegada quadrada e,

14 Exemplo Experimental Segmentação obtida Imagem em análise e grãos determinados (identificados por cores aleatoriamente atribuídas) João Manuel R. S. Tavares et al. Análise Automática da Quantidade e do Tamanho do Grão em Imagens Metalográficas 14

atribuídas) João Manuel R. S. Tavares et al.

15 Conclusões A contagem convencional manual de grãos é demorosa e cansativa, sendo por isso propícia a erros Neste trabalho, desenvolveu-se um sistema computacional dedicado para tornar mais preciso e rápido o processo de avaliação da quantidade e tamanho dos grãos de materiais metálicos a partir de imagens O sistema desenvolvido é independente da subjectividade do operador, rápido e preciso João Manuel R. S. Tavares et al. Análise Automática da Quantidade e do Tamanho do Grão em Imagens Metalográficas 15

tamanho dos grãos de materiais metálicos a partir de imagens O sistema desenvolvido é independente da subjectividade do

16 Aplicação de Técnicas de Processamento e Análise de Imagem na Análise Automática da Quantidade e do Tamanho do Grão em Imagens Metalográficas Tarique da S. Cavalcante, P. P. Rebouças Filho, Victor Hugo C. de Albuquerque, João Manuel R. S. Tavares tavares@fe.up.pt

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