OCENA POWTARZALNOŚCI WYNIKÓW ILOŚCIOWEJ OCENY STRUKTURY

Wielkość: px

Rozpocząć pokaz od strony:

Download "OCENA POWTARZALNOŚCI WYNIKÓW ILOŚCIOWEJ OCENY STRUKTURY"

Radosław Paluch
8 lat temu
Przeglądów:

1 79/21 ARCHIWUM ODLEWNICTWA Rok 2006, Rocznik 6, Nr 21(2/2) ARCHIVES OF FOUNDARY Year 2006, Volume 6, Nº 21 (2/2) PAN Katowice PL ISSN OCENA POWTARZALNOŚCI WYNIKÓW ILOŚCIOWEJ OCENY STRUKTURY L. WOJNAR 1, A. GĄDEK 2 Instytut Informatyki Stosowanej Politechniki Krakowskiej al. Jana Pawła II 37, Kraków STRESZCZENIE W pracy przedstawiono problemy porównywalności wyników ilościowej oceny struktury materiałów metodami analizy obrazu. Analizę przeprowadzono na podstawie wyników międzynarodowego programu badań międzylaboratoryjnych. Przedstawiono główne zagadnienia związane z doborem procedury analitycznej oraz oceniono jej wpływ na wyniki badań. Key words: image analysis, quantitative estimate, repeatability 1. WSTĘP Tradycyjne metody oceny wybranych parametrów stereologicznych mikrostruktury materiałów powoli odchodzą do historii. Zastosowanie metod komputerowych do ilościowej analizy mikrostruktury właśnie pod kątem analizy stereologicznej znacznie ją przyspieszyło oraz uprościło. Za pomocą specjalistycznego oprogramowania w ciągu kilku sekund otrzymujemy informacje na temat wszystkich interesujących nas parametrów stereologicznych analizowanych składników strukturalnych [1, 2]. Pomimo wielu niewątpliwych zalet ilościowej analizy wspomaganej komputerowo, takich jak: szybkość wykonywania obliczeń, czułość na nawet nieznaczne zmiany struktury oraz pełna automatyzacja analizy, brakuje opracowanych standardów detekcji i analizy, która zapewniłaby pełną jej powtarzalność, niezależnie od stosowanego 1 prof. dr hab. inż., lwojnar@m7.pk.edu.pl 2 dr inż., anetagadek@op.pll

Jana Pawła II 37, 31-864 Kraków STRESZCZENIE W pracy przedstawiono problemy porównywalności wyników ilościowej oceny struktury materiałów metodami analizy obrazu.

2 oprogramowania, jak również pozwoliły na uzyskiwanie w pełni porównywalnych wyników w różnych laboratoriach. Przedstawiona praca jest efektem udziału autorów wraz z innymi 9 laboratoriami z 5 różnych krajów w międzynarodowym programie badania powtarzalności wyznaczania parametrów stereologicznych dyskretnych wydzieleń w materiałach dwufazowych metodami analizy obrazu. 2. MATERIAŁ DO BADAŃ a) 1215 FM B2 b) 1215B5 c) 15-7PH SS d) 329 SS e) 416 SS f) 5F SS g) Al-Al 2 O 3 A6 h) Al-Al 2 O 3 C3 i) Al 304 SS Rys. 1. Obrazy mikrostruktur materiałów będących przedmiotem prowadzonych badań Fig. 1. Microstructures of the materials analyzed 194

wyznaczania parametrów stereologicznych dyskretnych wydzieleń w materiałach dwufazowych metodami analizy obrazu. 2.

3 Aby przebadać problem powtarzalności analizy ilościowej wykorzystano obrazy mikrostruktury dziewięciu stali nierdzewnych. Wszystkie obrazy pochodziły z mikroskopu świetlnego i zostały zapisane w formacie TIF, o rozmiarach 756x574 pikseli, co pozwoliło na uzyskanie dokładności pomiarowej do 0.21µm. W przypadku 5 materiałów, gdzie badane wydzielenia miały niewielkie rozmiary, ich struktura była zobrazowana na 25 polach widzenia (1215 FM B2, 1215FM B5, 329SS, 416 SS, 5F SS), w dwóch przypadkach na 15 polach widzenia (AL 304 i 15-7PH) i dwóch na 10 (AL- AL2O3 A6 i AL-AL2O3 C3). 3. PRZEBIEG BADAŃ W ramach wspomnianego projektu 10 laboratoriów otrzymało zadanie wykonania analizy ilościowej na podstawie 9 serii zdjęć różnych gatunków stali nierdzewnej. Uczestnicy programu nie otrzymali dokładnych wskazówek dotyczących wykonywania badań, a jedynie wykaz parametrów stereologicznych do wyznaczenia. Dla każdego materiału wyznaczano: V V udział objętościowy w [%], A śr średnie pole powierzchni cząstek wydzieleń [µm 2 ], N A liczbę obiektów na jednostkę powierzchni, L śr średnią cięciwę [µm] oraz λ średnią drogę swobodną [µm] [3]. Instrukcja dołączona do dokumentacji obrazowej uściślała sposób wyznaczania N A oraz λ, w celu uniknięcia rozbieżności uzyskanych wartości parametrów z powodu stosowania przez uczestników różnych metod ich wyznaczania. N A należało wyznaczyć stosując metodę tzw. ramki bezpieczeństwa. Polega ona na nałożeniu na obraz obszaru prostokątnego, czyli ramki, a następnie zliczaniu obiektów, których środki ciężkości znajdują się wewnątrz niej. Pozwala to na uniknięcie dwukrotnego policzenia obiektów przeciętych przez krawędzie obrazu. Laboratoria używały różnego oprogramowania do wykonania tego zadania i nie kontaktowały się ze sobą w celu skonfrontowania uzyskanych wyników bądź też uzgodnienia metod analizy. 4. WYNIKI BADAŃ Po zgromadzeniu wyników analizy dostarczonych przez wszystkie laboratoria, okazało się, że żaden z wyników nie powtórzył się. Jak można zaobserwować w zestawieniu wartości minimalnych, maksymalnych oraz uzyskanych przez autorów, wyznaczone wartości udziału objętościowego znacznie się między sobą różnią, co ilustruje wartość odchylenia standartowego, które sięga ponad 40 % wartości średniej (tabela 1), a liczby wydzieleń na jednostkę powierzchni N A nawet do 70% (tabela 2). Przyczyny występowania aż tak znacznych rozbieżności wyników pomiędzy laboratoriami można upatrywać w jakości obrazów poddanych analizie. Obrazy będące w tym doświadczeniu materiałem badawczym nie są łatwym obiektem do analizy. Jak można zaobserwować na przykładowych obrazach każdej z badanych mikrostruktur. Na czterech z nich analizowane wydzielenia są widoczne w postaci bardzo drobnych obiektów o nieostrych krawędziach (rys. 1a, b, e, f). Precyzyjne i jednoznaczne 195

W przypadku 5 materiałów, gdzie badane wydzielenia miały niewielkie rozmiary, ich struktura była zobrazowana na 25 polach widzenia (1215 FM B2, 1215FM B5, 329SS, 416 SS, 5F SS), w dwóch przypadkach

4 wyznaczenie krawędzi jest tutaj niemożliwe. Ponieważ mamy do czynienia z bardzo małymi cząstkami, nawet nieznaczna różnica w detekcji skutkuje znaczną różnicą względną w wartości zarówno udziału objętościowego jak i pola powierzchni (rys. 2). Tabela 1. Wartości parametru V V : minimalne, maksymalne oraz uzyskane przez autorów Table 1. Values of volume fraction: minimum, maximum and obtained by the authors odchylenie materiał minimum [%] maksimum [%] autorzy [%] standardowe [%] 416 SS EPOMET FM B FM B SS F PH Al. 304 SS AL. Al2O3 C AL. Al2O3 A Tabela 2. Wartości parametru N A : minimalne, maksymalne oraz uzyskane przez autorów Table 2. Values of the N A parameter: minimum, maximum and obtained by the authors odchylenie materiał minimum maksimum autorzy standardowe 416 SS EPOMET FM B FM B SS F PH Al. 304 SS AL. Al2O3 C AL. Al2O3 A Niektórzy uczestnicy doświadczenia, w tym także autorzy zdecydowali się na nie branie pod uwagę w analizie ilościowej obiektów o polu powierzchni mniejszym niż 10 pikseli. Takie podejście ma na celu po pierwsze wyeliminowanie błędów detekcji, po której na obrazach binarnych pojawiają się obiekty będące jedynie obrazem szumu, a nie interesujących nas składników struktury. Poza tym obiekty takie są zbyt małe by można było opisać w sposób dokładny i wiarygodny ich parametry geometryczne. 196

$Values of volume fraction: minimum, maximum and obtained by the authors odchylenie materiał minimum [%] maksimum [%] autorzy [%] standardowe [%] 416 SS EPOMET 1.32 2.58 2.53 0.72 1215 FM B5 1.72 2.$

5 Tabela 3. Wartości średniego pola powierzchni przekroju wydzieleń: minimalne, maksymalne oraz uzyskane przez autorów Table 3. Mean particle section area: minimum, maximum and values obtained by the authors odchylenie materiał minimum [µm 2 ] maksimum [µm 2 ] autorzy [µm 2 ] standardowe [µm 2 ] 416 SS EPOMET FM B FM B SS F PH Al. 304 SS AL. Al2O3 C AL. Al2O3 A a) V V = 1.3% b) V V = 2.3% Rys. 2. Nieznaczna różnica w detekcji, w przypadku drobnych wydzieleń może doprowadzić do dużych różnic wyników. Szarą obwódką zaznaczono wynik detekcji) Fig. 2. Small modifications of the detection procedure can lead to significant changes in the results; Final detection marked in gray W przypadku struktur zilustrowanych na rys. 1c, g, h, w procesie detekcji pojawia się problem właściwego rozdzielenia sklejonych ze sobą cząstek. W materiałach tych, wyznaczenie udziału objętościowego (tabela 1) nie było obarczone dużym rozrzutem uzyskanych wartości, jednak porównanie wartości N A oraz A śr. wskazuje na znaczny rozrzut wyników. Warto pamiętać, że podobna rozbieżność miałaby miejsce także w przypadku tradycyjnej metody analizy i zawsze będziemy stawać przed tego typu problemem w strukturach, gdzie wydzielenia tworzą zwarte konglomeraty, a jednoznaczne ustalenie przebiegu granic pomiędzy poszczególnymi cząstkami jest niemożliwe. Dwie ostatnie struktury (rys. 1d,i) przedstawiają wydzielenia o bardzo dużej różnicy w polu powierzchni przekroju. Jeżeli przeanalizujemy jedynie duże wydzielenia, 197

19 1215 FM B5 0.41 0.62 0.62 0.12 1215 FM B2 0.22 0.388 0.36 0.09 329 SS 0.59 1.318 1.44 0.46 5F 0.88 1.85 2.03 0.62 15-7PH 3.51 4.43 3.85 0.47 Al. 304 SS 3.49 9.23 6.05 2.88 AL. Al2O3 C3 95.5 179.

6 pomijając te o polu powierzchni mniejszym niż 10 pikseli, okazuje się, że uzyskamy aż trzykrotnie mniejszą liczbę obiektów na jednostkę powierzchni. 5. PODSUMOWANIE Analizując uzyskane wyniki, bez trudu można znaleźć źródło znacznych rozrzutów wyznaczanych wartości parametrów stereologicznych. Pozostaje jednak pytanie, jak należy przeprowadzać detekcję, aby uzyskać lepszą powtarzalność rezultatów? W przypadku badań cech mikrostruktury przy użyciu narzędzi, jakie oferuje nam stereologia oraz analiza obrazu, niezbędne jest, jeszcze przed przystąpieniem do analizy, dokładne zdefiniowanie problemu i określenie, jakiego typu cząstki nas interesują. Właściwe zdefiniowanie i wskazanie obiektu badań uwolni nas od sytuacji, w której wynik jest np. trzykrotnie większy od tego, jaki uzyskało inne laboratorium. W pewnym sensie pozostajemy jednak bezradni, jeśli mamy do czynienia ze złej jakości zdjęciami mikrostruktury, w której granice analizowanych obiektów są rozmyte. W takim przypadku najlepiej powtórzyć proces akwizycji zdjęć oraz, jeśli cząstki są niewielkie (w większości przedstawiane za pomocą kilku pikseli), użyć przy akwizycji obrazu z mikroskopu większego powiększenia oraz większej liczby pól widzenia tak, aby pole powierzchni analizowanej próbki nie uległo zmianie. LITERATURA [1] L. Wojnar, K. J. Kurzydłowski, J. Szala: Praktyka analizy obrazu, Polskie Towarzystwo Stereologiczne, Kraków (2002). [2] L. Wojnar, K. J. Kurzydłowski, J. Szala: Quantitative image analysis, w: ASM Handbook, Vol.9 Metallography and Microstructures, ASM International, Materials Park, Ohio (2004). [3] J. C. Russ: Practical Stereology, Plenum Press, New York (1986). ASSESSMENT OF THE REPEATABILITY OF THE RESULTS OF QUANTITATIVE MICROSTRUCTURE ANALYSIS SUMMARY Repeatability of the results of quantitative image analysis of material microstructure is discussed. The analysis is based on the results of an international round robin program. The main problems that arise during elaboration of the experimental procedures as well as its impact on the further analysis are discussed. Recenzował: prof. Jerzy Mutwil. 198

Pozostaje jednak pytanie, jak należy przeprowadzać detekcję, aby uzyskać lepszą powtarzalność rezultatów?

Podobne dokumenty

WPŁYW WIELKOŚCI WYDZIELEŃ GRAFITU NA WYTRZYMAŁOŚĆ ŻELIWA SFEROIDALNEGO NA ROZCIĄGANIE

15/12 ARCHIWUM ODLEWNICTWA Rok 2004, Rocznik 4, Nr 12 Archives of Foundry Year 2004, Volume 4, Book 12 PAN Katowice PL ISSN 1642-5308 WPŁYW WIELKOŚCI WYDZIELEŃ GRAFITU NA WYTRZYMAŁOŚĆ ŻELIWA SFEROIDALNEGO