The automated analysis of images plays important role in very wide range of applications. One of such fields of interest is processing of microstructure images used to determine material grains, perform statistical calculations or prepare material model for FEM simulations. However, in all mentioned previously applications the preprocessing stage, which includes edges detection in material structure, has to be completed. The microstructure images, in most cases, consist of a set of various shapes with different sizes, what affects final efficiency and reliability of the results obtained after images preprocessing. Moreover, most of the images possess superimposed noise in form of dark spots originating from various chemical elements inside analyzed material. Unfortunately, the most of currently applied algorithms dedicated for edges detection or image segmentation e.g. Canny Detector do not cope with these problems, returning unsatisfactory results. The tests performed with application of smoothing algorithms did not success as well. In this paper authors presents the solution based on the combination of two different approaches - Particle Dynamic method dedicated for automated denoising of input images and Modified Canny Detector algorithm for edges processing. The first phase of the proposed method aims to remove additional noise from microstructure images. This functionality is performed in automated manner by minimizing set of parameters, which have to be setup before data processing. Due to this solution the time cost of data analysis is highly reduced, relieving researcher from performing many manual activities. The objective of the Modified Canny Detector algorithm is to process the image to obtain edges in the following steps: convolution filtering, edge suppression, small groups of pixels elimination. Additionally the Watershed algorithm was implemented to fulfill the edges of grains. The results obtained by application of proposed approach in comparison to other conventional methods are presented as well.
PL
Przetwarzanie obrazów mikrostruktur w celu detekcji granic między ziarnami jest wciąż trudnym zadaniem. Spowodowane jest to przede wszystkim występującym na zdjęciach szumem w postaci zarysowań lub mikro wtrąceń. Dlatego też w większości przypadków analiza zdjęć nadal wykonywana jest ręcznie, co dla dużego zbioru obrazów jest bardzo czasochłonne. Aby uniknąć tego problemu, zaproponowano podejście automatycznego przetwarzania obrazów składającego się z dwóch części tj. wykrywanie krawędzi, zaprojektowane i zaimplementowane na podstawie algorytmu Canny Detector (Ritter & Wilson, 1996) oraz filtrowania danych w oparciu o metodę cząstek dynamicznych (Rauch & Kusiak, 2005a). W wyniku zastosowania tego podejścia powstaje nowy obraz mikrostruktury z wygładzonymi obszarami ziaren oraz precyzyjnie zdefiniowanymi granicami. Osiągnięty efekt umożliwia optymalizację procesu dalszej analizy struktury materiału np.: przy użyciu algorytmu uzupełniania granic Watershed (Haris et al., 1998) czy też obliczeń statystycznych średniego rozmiaru ziaren. Artykuł przedstawia podstawowe założenia proponowanego podejścia oraz szczegóły implementacji obydwu algorytmów składowych. Wyniki przeprowadzonej analizy obrazów mikrostruktur zostały również przedstawione w niniejszym artykule.
2
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Invariant recognition of 2D binary image often arises from image moments. They enable the construction of affine transform, which ensures the invariance to translation, scaling, first rotation and stretching of the image. It is a problem to ensure the invariance to the second rotation. The paper deals with two methods how to realize the affine invariant recognition system with the numerical stable elimination of the second rotation. Modified images are obtained via polar or Radon's transform. Mentioned two approaches enable affine invariant systems construction and they were used for analysis of particles in granular mixtures. The affine invariant system is applied to detail analysis of fertilizer grains.
3
Dostęp do pełnego tekstu na zewnętrznej witrynie WWW
Zestawiono metody wyznaczania wielkości cząstek i zakresy ich stosowania. Omówiono wielkości charakteryzujące zbiór cząstek. Scharakteryzowano nowoczesny analizator laserowy firmy Coulter umożliwiający pomiar wielkości cząstek materiałów proszkowych lub zawiesin w zakresie 0,04 - 2000 žm. Przedstawiono możliwości jego zastosowania w wielu gałęziach nauki i przemysłu.
EN
Presented are methods to determine particle sizes, and fields of their application, as well as quantities featuring particle sets. Besides, the performence of a novel Coulter laser analyser is presented, which enables measuring powder materials or suspensions with particle sizes from 0,04 to 2000 žm. Possibilities of using the analyser in many branches of science and industry are presented.
Analiza granulometryczna jest istotnym parametrem, za pomocą którego ocenia się prawidłowość przebiegu wielu procesów przeróbczych a jej wyniki stanowią istotny element oceny i optymalizacji parametrów pracy tego typu urządzeń. Z tego powodu bardzo istotne jest stosowanie najbardziej precyzyjnych sposobów oceny składu granulometrycznego materiałów polidyspersyjnych, zgodnie z najnowszymi osiągnięciami techniki pomiarowej w tym zakresie. Najnowszymi urządzeniami do pomiaru wielkości cząstek są urządzenia wykorzystujące zjawisko dyfrakcji laserowej. W artykule przedstawiono badania skuteczności klasyfikacji w oparciu o wykorzystanie metody laserowego pomiaru wielkości ziaren. W ramach badań przeprowadzono badania skuteczności klasyfikacji w urządzeniu kaskadowym regeneratu po regeneracji masy zużytej z żywicą furfurylową FR 75 A. W wyniku badań stwierdzono, że przy wydajnościach podawania nadawy w zakresie 0,5-1,0 Mg/h przy prędkości powietrza ok. 1 m/s następuje oddzielenie z zapylonej masy 80-85% pyłów i frakcji o prześwicie poniżej sita 0,1 mm, a niekiedy poniżej sita 0,16 mm.
EN
A grain size analysis is an essential parameter, by means of which the correctness of several treatment processes is estimated, and its results constitute an essential element of assessment and optimization of operational parameters of this type of devices. Due to that, it is very important to apply the most accurate ways of assessing the grain size composition of polydispersive materials - in accordance with the newest achievements of the measuring technique. The most advanced devices for grain size measurements are the ones utilising the laser diffraction effect. The investigations of the effectiveness of the classification performed on the basis of the laser method of grain size measurements are presented in the paper. The effectiveness of the classification of the reclaimed spent sand with the FR 75 A furfuryl resin in the cascade device was checked. It was found that at the feed material supply being in the range: 0.5-1.0 Mg/h, at the air velocity app. 1 m/s the separation of 80-85% of dusts and fractions, of a clearance below 0.1 mm sieve and sometimes below 0.16 mm sieve, occurs.
Nadmierna eksploatacja złóż naturalnych cynku, jego niszczący wpływ na przebieg procesów metalurgicznych żelaza, fakt, iż jest mikroelementem niezbędnym do życia i zachowania zdrowia ludzi, oraz przepisy z zakresu ochrony środowiska uzasadniają stosowanie nowoczesnych metod odzysku cynku z materiałów odpadowych. W prezentowanym artykule przedstawiono wyniki badań eksperymentalnych nad szlamem konwertorowym.
EN
Excessive exploitation of natural deposits of zinc, its destroying effects on metallurgical processes of iron and the fact that zinc is an essential microelement for life and keeping good health as well as the environmental protection regulations justify the use of modern methods for the recovery of zinc from waste materials. The studies of BOF sludge were presented in this article.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.