Розвинення напівавтоматичного методу визначення 
кількісних характеристик металографічних структур 
Мазілін Б.О. (науковий керівник - доцент Литовченко С.В.)
Роботу присвячено методам кількісного металографічного аналізу. Особливості мікроструктури твердотільних об’єктів визначаються складом та технологією отримання матеріалів. Зазвичай описують зв'язок мікроструктури з хімічними, фізичними і механічними властивостями матеріалів. Найпоширенішими є визначення таких параметрів мікроструктури, як розмір зерен, об'ємна частка фаз, розподіл зерен за розмірами, форма та орієнтація зерен та частинок включень [1].

Впровадження методів цифрової обробки і аналізу зображення набагато прискорило збирання даних і усунуло необхідність попереднього отримання зображень металографічної структури на паперовому носії (фотографія, світлокопія), але необхідність візуальної оцінки зображення оператором зберіглася. Існує широкий вибір комп'ютерних програм, що дозволяють поліпшити якість зображення, точність аналізу та статистику підрахунку результатів. Але в будь-якому випадку варто відзначити, що багато чого залежить від розуміння оператором особливостей кількісного аналізу, зокрема, суперечливості вимог підвищення точності та зменшення трудомісткості.
Для визначення середнього розміру зерна існує декілька методів. У більшості з них використовуються дані, що отримані при вимірюванні поперечних перерізів зразків. Найпоширеніші методи - метод візуального порівняння з еталонним зображенням, метод підрахунку зерен, метод вимірювання довжин хорд - засновані на вимірюванні лінійних розмірів відрізків - хорд, що перетинають зерна та утворюють прямі лінії.
В розробленому програмному забезпеченні передбачене визначення границь зерен за інтенсивністю сірих кольорів, проведення низки довільних січних ліній, вимірювання довжин хорд з визначенням відносної частки зерен певного розміру, визначення на основі цього середнього розміру зерна з певною чи бажаною точністю. Крім цього, застосовуючи до отриманої маски (це - растрове зображення, тобто сітка пікселів) метод точкового аналізу, без залучення могутніх обчислювальних ресурсів можна визначити відносний вміст фаз згідно з чинними стандартами [2] або іншими нормативними документами.

Слід підкреслити важливість правильної підготовки зразків. Наприклад, артефакти в оптичній мікроскопії зазвичай пов'язані з поганим поліруванням та неналежним виявленням мікроструктури травленням (хімічним чи електрохімічним). Такими артефактами найчастіше бувають: подряпини (їх автоматизовані системи сприймають як границі зерен); проникнення частинок абразиву в м'які пластичні матеріали (сприймаються автоматизованими системами як частинки другої фази); недостатня контрастність границь зерен, через що частина границь залишається невиявленою, а розмір зерен збільшеним; помилки, пов'язані з надмірно інтенсивним травленням, що погіршує роздільну здатність [3].

Автоматизація аналізу зображення не усуває суб'єктивні фактори – бачення конкретного зображення конкретною людиною-оператором, але за умови належного професіоналізму препаратора (особи, що готує шліф до аналізу) та досвіду оператора-дослідника можливо досягти суттєвого прогресу в швидкості збирання даних, поширити варіативність аналізу металографічних структур, спростити кількісний аналіз морфології мікроструктури та скоротити термін отримання статистично значущих результатів.

Cписок літератури
1. Салтыков С.А. Стереометрическая металлография: 3-е издание, переработанное и дополненное / С.А. Салтыков. М : Металлургия, 1970. -376 с.

2. Стали и сплавы. Методы выявления величина зерна. ГОСТ 5639-82. – [Введен 1983-01-01]. - М.: ИПК Издательство стандартов, 2003. Переиздание с изменениями (ИУС 6-87) – 22 с.
3. Брандон Д. Микроструктура материалов. Методы исследования и контроля. / Д. Брандон., У. Каплан. - М.: Техносфера, 2004. – 384 с.