Введение. В настоящее время в области материаловедения активно используются множество методик и специализированных компьютерных программ, которые позволяют расширять возможности визуализации строения материалов за счет повышения разрешающей способности. Это, в свою очередь, увеличивает вероятность прогнозирования эксплуатационных свойств. Морфология поверхности, её химический состав и структурные компоненты являются ключевыми показателями при изучении структуры материалов, поскольку они напрямую влияют на их свойства, поведение и эксплуатационные характеристики. Традиционные методы определения морфологии поверхности материалов включают несколько ключевых техник, которые позволяют оценить топографию, шероховатость, структуру и дефекты поверхности. К ним относятся: оптическая микроскопия, сканирующая электронная микроскопия, трансмиссионная электронная микроскопия, профилометрия и другие. Однако все эти методы, несмотря на широкое применение, дают возможность получать только двумерные изображения, что ограничивает информацию о рельефе поверхности, формируемом фазовым составом материала, и, как правило, являются разрушающими методами контроля. Вместе с тем использование программных алгоритмов современных цифровых технологий позволяет извлекать 3D информацию из двумерного изображения структуры без потери разрешения, а также обеспечивает эффективное хранение и быструю интерпретацию 3D изображений как на микро-, так и на нано-уровнях. Электронные 3D структурные изображения повышают достоверность морфологической организации материала благодаря прецизионной детализации. Это позволяет осуществить точную оценку геометрических размеров структурных компонентов и локально определить их физические и механические свойства с минимальными погрешностями. При выборе программ для визуализации 3D изображений важно учитывать поставленные цели и задачи исследования, а также удобство работы с интерфейсом и его функциональные возможности. В настоящее время существует множество прикладных программ для обработки изображений с разнообразным набором возможностей. Среди доступных программных комплексов, таких как Adobe Photoshop [1], Gimp [2], CellProfiler [3], Huygen [4], Leica QWin [5], Gwyddion, ImageJ выделяется многофункциональностью, поддержкой множества форматов, гибкостью, производительностью и возможностями автоматизации. Эти качества делают её особенно востребованной при работе с изображениями [6]. Цифровой способ обработки изображений для анализа рельефа поверхности с использованием программы ImageJ позволяет извлекать 3D информацию из двумерных изображений, полученных методами оптической микроскопии, без потери разрешения [7]. Это особенно важно при идентификации морфологии структурных компонентов композита и последующей интерпретации его свойств в целом. В данной работе программный пакет ImageJ впервые применяется для исследования естественного феррито-мартенситного композита [8]. Цель работы — идентификация морфологии поверхности стального естественного феррито-мартенситного композита с использованием программного обеспечения ImageJ.

Материалы и методы. Объектом исследования являлось изображение микроструктуры естественного феррито-мартенситного композита, полученного с помощью оптического микроскопа Meтам PB–22 [9].

Для получения дополнительной информации о структурном состоянии ЕФМК в работе была использована программа ImageJ, адаптированная под различные форматы электронно-микроскопических и металлографических изображений [10]. Она позволяет рассчитать площадь, длину, объем, периметр, угловые размеры поверхности структурных составляющих, в том числе со статистическими показателями как в пиксельных значениях, так и в системе СИ [11]. При этом геометрические характеристики определяются в результате последовательного картирования структуры (рис. 1) с последующим интегрированием всей площади изображения [12].

Опция «Set Measurements» программы позволяет рассчитать как общую, так и относительную площади частиц структурных составляющих, а также их средний размер [9–12, 13]. Калибровочная четырехпараметрическая функция Родбарда, согласно уравнению 1, точно идентифицирует оттенки черного и белого благодаря анализу интенсивности пикселей вдоль линии внутри изображения и преобразует 2D-поверхность в 3D-изображение [13, 14].

 (1)

где у — значение функции; х — независимая переменная; d — максимальное значение функции (верхняя асимптота); а — минимальное значение функции (нижняя асимптота); b — параметр, определяющий наклон (крутизну) кривой; с — значение, при котором функция принимает значение, равное средней точке между а и d.

ЕФМК — композит на основе горячекатаной доэвтектоидной строительной стали 14Г2 с исходной строчечной феррито-перлитной структурой. После закалки из межкритического интервала температур (МКИ) структура такого композита представляет собой чередующиеся слои феррита и мартенсита, выполняющего роль армирующей составляющей. Такая структура позволяет получать необычное соотношение высокой пластичности, вязкости и прочности.

Известно, что в ЕФМК основные показатели механических, физических и эксплуатационных свойств определяются химическим составом и количественным соотношением фаз. Соотношение объемных долей феррита и мартенсита, а также микротвердость упрочняющей фазы зависят от температуры закалки из МКИ. Установлено, что при закалке при температуре 730 °С объемная доля мартенситной составляющей не превышает 25–30 %, а ее микротвердость составляет 735–740 МПа. При закалке при более высокой температуре — 780 °С — формируется структура мартенсита с большей объемной долей — 55–60 %, но с более низкой микротвердостью — 450–455 МПа. Понижение микротвердости связано с тем, что при увеличении температуры закалки в МКИ количество углерода в мартенсите уменьшается [15].

Результаты исследования. На рис. 2 а, полученного с помощью оптического микроскопа Meтам PB–22, представлена характерная строчечная структура ЕФМК, состоящая из «слоев» светлой фазы — феррита и темной фазы — мартенсита. Однако детализация структурных составляющих затруднительна. После предварительной обработки изображения путем последовательного масштабирования, сегментации и извлечения геометрических характеристик программа ImageJ трансформировала изображение в черно-белый 8-битный формат (рис. 2 б), где каждый пиксель — это одно байтовое значение в диапазоне от 0 до 255, обозначающее яркость.  Картина микроструктуры приобретает высокую контрастность, а на ней четко просматриваются геометрическая форма частиц, границы между фазовыми слоями, что существенно расширяет возможности структурного анализа 2D изображений морфологии гетерогенной структуры естественного феррито-мартенситного композита [16].

Использование четырехпараметрической калибровочной функции Родбарда (рис. 3) позволило извлечь дополнительную информацию о заданных в опции «Set Measurements» параметрах структурных составляющих — общей площади исследования (область), стандартном отклонении, асимметрии и эксцессе пиксельного изображения, доле площади и периметре анализируемых фаз. Значения указанных параметров с учетом масштабирования приведены в таблице 1.

По полученным данным был построен двумерный график профиля (рис. 4), из которого следует, что на поверхности ЕФМК сформирована строчечная структура, отличительной особенностью которой является наличие чередующихся слоев мартенсита и феррита, состоящих из разориентированных в пространстве кристаллов, на что указывают локальные максимумы и минимумы профиля.

С помощью, встроенной в опцию «Set Measurements» дополнительной функции «Analyze Particles» была проведена фильтрация объектов по размерам и форме, что дало возможность определить общую и относительную площади рассматриваемых структурных составляющих, а также их средний размер. Таким образом, суммарное число частиц темной и светлой фазы по всей площади изображения составляет 1 088, среди которых 27 316 мкм² или 40,8 % от общей площади в 66 789 мкм² заняты светлой ферритной составляющей со средним размером 4,72 мкм, а оставшаяся доля 39 473 мкм² или 59,2 % — темной фазой мартенсита со средним размером 5,29 мкм. Количественная информация о расположении и интенсивности пикселей позволила получить четкое 3D-изображение профиля поверхности ЕФМК (рис. 5).

Обсуждение. Из работ [17][18] известно, что процентное соотношение фаз феррита и мартенсита при температуре закалки 790–800 °С в среднем составляет 35/65–30/70. Количественное соотношение феррита и мартенсита на исследуемом в программе ImageJ изображении оказалось, соответственно, ~ 40/60. Отклонение полученных данных от результатов работ [17][18] объясняется тем, что в программе ImageJ осуществляется обработка изображения по интенсивности пиков, что позволяет более точно просматривать границы зерен. Измеряемая в пикселях толщина границ зерен оказывается тоньше, чем в других графических редакторах, что, в свою очередь, изменяет площадь и соответствующее количество светлой фазы. Изменение количественного соотношения фаз «феррит-мартенсит» связано с тем, что в программе подавляется «шум» изображения, и нераспознанная серая фаза считывается более чётко: часть её относится к светлой фазе, а часть — к тёмной. Полученные результаты позволяют более точно количественно охарактеризовать степень неоднородности и расположение феррита и мартенсита на исследуемом изображении. Результаты хорошо согласуются с данными работ и в целом соответствуют полученным визуальным изображениям.

Заключение. Программа ImageJ предоставляет удобные инструменты для визуализации и документирования результатов исследований гетерогенных структурных состояний материалов различного функционального назначения, позволяя создавать отчеты с наглядными иллюстрациями формата 2D и 3D графики. Широкий функционал встроенных опций позволяет оценивать различные геометрические параметры морфологии частиц и, на этой основе, проводить анализ формы, размеров, расположения, количества и даже осуществлять картирование. Применение данного программного комплекса для изучения морфологии поверхности ЕФМК путем обработки фотографий микроструктуры существенно повышает эффективность, точность и объективность исследования. Автоматизация процесса значительно экономит время и человеческие ресурсы, а также минимизирует вариабельность данных, связанную с ручной обработкой. Использование таких инструментов особенно целесообразно в сочетании с традиционными методами получения данных, что позволяет получить более полное и надежное представление о свойствах и структуре материалов.