Программное обеспечение для автоматизации исследований в области материаловедения

Представлены современные подходы к автоматизации анализа микроструктуры металлических материалов, направленные на повышение точности и эффективности исследований. Описана разработка программного обеспечения для идентификации и классификации зерен в металлах, что является ключевым аспектом в изучении их структуры и прогнозировании механических свойств. Программа включает модули для частично автоматизированной обработки изображений, анализа характеристик зерен, визуализации результатов и интеграции с алгоритмами машинного обучения. Специализированные инструменты позволяют выделять границы зерен, анализировать их размеры, форму, ориентацию, а также автоматически вычислять размеры пикселей для точного анализа. Программное обеспечение разработано на языке программирования Python с использованием библиотек OpenCV, NumPy и Scikit-Image, что обеспечивает широкие возможности для дальнейшего внедрения адаптивных алгоритмов машинного обучения. Основные этапы работы программы включают загрузку и подготовку изображений, выделение границ и контуров структурных элементов, сегментацию изображений и анализ характеристик зерен. Результаты анализа представляются в виде автоматически сформированного отчета. Описана реализация системы автоматического распознавания масштабной линии на микрофотографиях, что позволяет точно определять размеры пикселей и, соответственно, размеры зерен. Это важно для повышения точности расчетов и анализа микроструктуры металлов. Разработанное программное обеспечение ориентировано на применение в научных исследованиях и промышленности, таких как контроль качества металлических материалов, оптимизация процессов термомеханической обработки и создание материалов с уникальными свойствами.