Page 85 - ЛІТЕРАТУРНИЙ ОГЛЯД

85

1.4.3 Підходи до кількісного аналізу фрактографічних зображень

Фрактографічні дослідження вважають одними з найінформативніших

для інтерпретації механізмів руйнування [235–241] і широко використовують

під час експертизи пошкоджень різних конструктивних елементів, щоб

з’ясувати причини їх руйнування. Протягом останніх років актуальним

напрямком фрактографічних досліджень є розробка методів кількісного опису

рельєфу поверхонь руйнування матеріалів, а також їх мікроструктур [242–249].

Зумовлено це тим, що дотепер фрактографічний аналіз в основному носив

лише описовий характер. Адже через тримірність рельєфу зламів зразків чи

елементів конструкцій їх фрактографічні зображення складніші для

сегментації їх складових. Завдяки високій швидкості та простоті реалізації для

сегментації зображень найчастіше використовують спосіб встановлення

порогів за яскравістю [250, 251]. Поріг сегментації вибирають з аналізу форми

гістограми зображення та її кластерного аналізу. Крім того, максимізують

ентропію сегментованого зображення, знаходячи подібні ознаки (збіжність

меж, їх геометрична подібність) вихідного та сегментованого зображень, або

беруть до уваги просторові зв’язки між елементами зображення. Також є

методи, що ґрунтуються на визначенні глобальних або локальних екстремумів,
випуклостей та впадин, обчислення кривизни лінії, що огинає гістограму [252–

254]. Для сегментації зображення відліки гістограми розбивають на кластери з
подальшою мінімізацією віддалей між елементами всередині кожного з них та

її максимізацією між центрами суміжних кластерів [255, 256]. Найвідоміший з
цієї групи метод Оцу [255]. Основним недоліком використання цього підходу є

велика тривалість сегментації зображень, що передбачає необхідність

збільшення швидкості їх оброблення.

Для кількісного аналізу фрактографічних зображень використано

розбиття складних зображень на простіші, на яких виділяють об’єкти за

однією з ознак, яка однакова для всієї вибірки, які розташовують на

однорідному фоні [257. Для цього застосували спосіб сегментації зображень