Joints de grains

Chargement de l'image grain.gif ...

Exemple de détection de joints de grains

Ce logiciel permet de résoudre un problème classique en science des matériaux, à savoir la détection des joints de grains. Par exemple, plusieurs normes ASTM font référence à cette détection.

L'interface utilisateur apparaît comme une combinaison de plusieurs fenêtres avec des boutons appelant quelques fonctions de traitement d'images et de morphologie mathématique. La combinaison judicieuse de ces fonctions permet de détecter automatiquement les grains et leurs frontières, en appelant des fonctions de segmentation et d'analyse de taille et de forme. L'utilisateur a très peu de paramètres à spécifier avant de lancer la détection et l'image en sortie de l'algorithme contient les frontières amincies et d'épaisseur un pixel.

Ce logiciel correspond tout à fait aux attentes des métallurgistes qui désirent automatiser la détection de grains dans un matériau et quantifier le nombre de phases et d'inclusions dans un acier. Le logiciel repose sur un programme autonome qui prend une image au format TIFF en entrée et qui génère une image au même format en sortie. Toutes les mesures sont exportées dans un fichier au format Microsoft Excel. La version de démonstration est un exécutable Visual Basic.

Les avantages du logiciel de détection de joints de grains sont :

  • Logiciel autonome utilisable depuis n'importe quel PC sous Windows
  • Résout le problème non trivial de détection en amont de toute mesure ASTM
  • Pas de phase d'apprentissage - Peut être utilisé par un technicien non expert en traitement d'images
  • Automatique à 99%. Très peu de paramètres doivent être spécifiés par l'utilisateur
  • Entièrement compatible avec tout matériel d'acquisition supporté par le logiciel Aphelion, comme un microscope optique ou numérique
  • Fournit en sortie une image binaire et des mesures exportées dans un tableur

Algorithme utilisé :

L'algorithme inclut une détection de contours, deux transformations de type Chapeau Haut de Forme afin de résoudre les problème d'éclairage non uniforme, une détection de contours, des filtrages, des opérations d'érosion et dilatation afin de nettoyer les contours, un algorithme de ligne de partage des eaux et un squelette par zone d'influence.