Page 113 - ЛІТЕРАТУРНИЙ ОГЛЯД

113

роздільної здатності, за якої їх можна було чітко виділити на фоні типового

рельєфу зламу чи структури;

3) виділення контурів та визначення площі фрагментів цифрових

зображень (випадково вибраних на зламах чи шліфах), які пов’язані з

інформативними ознаками деградації сталей. Їх отримували за настільки

високої роздільної здатності, щоб забезпечити чітке розмежування визначених

ознак від типового фонового рельєфу чи структури на зображеннях. Середнє

значення площі фрагментів, пов’язаних з ознаками деградації сталей,

оцінювали на основі аналізу від 10 до 15 цифрових зображень;

4) визначення середнього значення площі елементів на зображеннях, які

є інформативними ознаками деградації сталей, на одиничній площі зламу чи

шліфа як добуток їх середньої кількості (визначеної згідно п. 2) на їх середню

площу (визначеної згідно п. 3).

Для обґрунтування правомірності використання такого алгоритму

кількісного оцінювання структурних (фрактографічних чи металографічних)

ознак деградації сталей на одному з варіантів деградованої сталі

проаналізували ширшу вибірку цифрових зображень, збільшивши її стосовно

п. 2 до 30 ділянок для аналізу, а стосовно п. 3 - до 50 цифрових зображень.

Відхилення отриманих результатів від тих, які одержали за дотримання
обраного алгоритму кількісного оцінювання міри деградації сталей за

структурними ознаками не перевищувало 3…5%. З урахування значних затрат
часу на обробку значно більшої кількості цифрових зображень не вважали

доцільним підвищувати точність оцінювання міри деградації структурних
показників сталей за рахунок трикратного збільшення кількості цифрових

зображень для аналізу.

Для графічного представлення отриманих результатів механічних,

структурних та фрактографічних досліджень та їх математичного оброблення і

екстраполяції використовували можливості програмних продуктів OriginLab.