奥氏体金相分析仪

金相分析仪在生产中的应用近年来，随着计算机技术和体视学的发展，金相分析仪图像分析仪被广泛地应用于金相分析中，使传统的金相分析技术从定性或半定量的工作状态逐步向定量金相分析方向发展。金相分析仪金相工作者多年来一直从金相试样抛光表面上通过显微镜观察来定性地描述金属材料的显微组织特征或采用与各种标准图片比较的方法评定显微组织、晶粒度、非金属夹杂物及第二相质点等，这种方法精确性不高，评定时带有很大的主观性，其结果的重现性也不能令人满意，而且均是在金相试样抛光表面的二维平面上测定，其测量的结果与三维空间真实组织形貌相比有一定差距。金相分析仪现代体视学的出现为人们提供了一种由二维图像外推到三维空间的科学，即将二维平面上所测定的数据与金属材料的三维空间的实际显微组织形状、大小、数量及分布联系起来的一门科学，并可使材料的三维空间组织形状、大小、数量及分布与其机械性能建立内在联系，为科学地评价材料提供了可靠的分析数据。

本人是学化学分析的，对金相检验不太了解，请问有没有残余奥氏体在线检测仪？贴膜金相检测是怎么回事，用什么设备？希望大家给予帮助。

图像分析仪在金相分析中的应用近年来，随着计算机技术和体视学的发展，图像分析仪被广泛地应用于金相分析中，使传统的金相分析技术从定性或半定量的工作状态逐步向定量金相分析方向发展。 金相工作者多年来一直从金相试样抛光表面上通过显微镜观察来定性地描述金属材料的显微组织特征或采用与各种标准图片比较的方法评定显微组织、晶粒度、非金属夹杂物及第二相质点等，这种方法精确性不高，评定时带有很大的主观性，其结果的重现性也不能令人满意，而且均是在金相试样抛光表面的二维平面上测定，其测量的结果与三维空间真实组织形貌相比有一定差距。现代体视学的出现为人们提供了一种由二维图像外推到三维空间的科学，即将二维平面上所测定的数据与金属材料的三维空间的实际显微组织形状、大小、数量及分布联系起来的一门科学，并可使材料的三维空间组织形状、大小、数量及分布与其机械性能建立内在联系，为科学地评价材料提供了可靠的分析数据。 由于金属材料中的显徽组织和非金属夹杂物等并非均匀分布，因此任何一个参数的测定都不能只靠人眼在显微镜下测定一个或几个视场来确定，需用统计的方法对足够多的视场进行大量的统计工作，才能保证测量结果的可靠性。如果仅靠人的眼睛在显微镜上进行目视评定，其准确性、一致性和重现性都很差，而且测定速度很慢，有些甚至因工作量过大而无法进行。图像分析仪以先进的电子光学和电子计算机技术代替人眼观察及统计计算，可以迅速而准确地进行有统计意义的测定及数据处理，同时具有精度高、重现性好，避免了人为因素对金相评定结果的影响等特点，而且操作简便，可直接打印测量报告，目前已成为定量金相分析中不可缺少的手段。 图像分析仪是对材料进行定量金相研究的强有力工具，也是日常金相检验的好帮手，可以避免人工评定带来的主观误差，从而也避免了扯皮现象。虽然在日常金相检验中，不可能也不必每次都使用图像分析仪，但当产品质量出现异常或金相组织级别处于合格与不合格之间而无法判别时，则可以借助图像分析仪对其进行定量分析，得出准确结果，确保产品质量。图像分析仪在金相分析中的应用，拓展了金相检验的检测项目，促进了检测水平的提高，对于提高检测人员的素质也是十分有益的。 图像分析仪的系统由金相显徽镜和宏观摄像台组成的光学成像系统，其用途是使金相试样或照片形成图像。金相显微镜可直接对金相试样进行定量金相分析；宏观摄像台适用于分析金相照片、底片及实物等。 为了能用计算机存贮、处理和分析图像，首先需将图像数字化。一帧图像是由不同灰度的一种分布所组成，用数学符号表示为j＝j（x,y），x、y为图像上像素点的坐标，j则表示其灰度值。所以，一帧图像可以用一个m×n阶矩表示，矩中每个元素对应于图像中一像素点，aij的值即表示图像中属于第i行第j列的像素点的灰度值。CCD摄像机（电荷耦合器件摄像机）就是一种图像数字化设备。金相试样上的显微特征经过光学系统后在CCD上成像并由CCD实现光电转换和扫描，然后作为图像信号取出，由放大器进行放大，并量化成灰度级以后贮存起来，从而得到数字图像。 计算机根据数字图像中需测量特征的灰度值范围，设定灰度值阈值T。对于数字图像中任何一个像素点，若其灰度大于或等于T，则用白色（灰度值255）来代替它原来的灰度；若小于T则用黑色（灰度值0）来代替原来的灰度，可以把灰度图像转化为只有黑、白两种灰度的二值图像，然后再对图像进行必要的处理，使计算机能方便对二值图像进行粒子计数、面积、周长测量等图像分析工作。若采用伪彩色处理，则可把256个灰度级转换成对应的彩色，使灰度很接近的细节和其周围环境或其他细节易于识别，从而改善图像，更利于计算机处理多特征物图像。 图像分析仪通常都具有下列基本图像处理、分析功能：图像采集。 图像增强和处理：包括阴影校正，伪彩色处理，灰度变换，平滑、锐化；图像编辑等。 图像分割。 二值图像处理：包括形态学处理（腐蚀、膨胀、骨胳化等），二值图像的算术运算、联接、自动修补等。 测量：包括特征物统计，对其周长、面积、X／Y投影、轴长、取向角等参数进行统计测量。 数据输出。