C++/OpenCV ASOSIDA PAYVAND METALLARIDA AF, FS VA M/A KOMPONENTLARINI GIBRID KOMPYUTER-KO'RISH YORDAMIDA AVTOMATLASHTIRILGAN SEGMENTATSIYASI

ZAMONAVIY TA'LIMDA FAN VA INNOVATSION TADQIQOTLAR http://zamtadqiqot.uz/index 3-son 12–to’plam 2025 y. Sahifa: 9 C++/OpenCV ASOSIDA PAYVAND METALLARIDA AF, FS VA M/A KOMPONENTLARINI GIBRID KOMPYUTER-KO‘RISH YORDAMIDA AVTOMATLASHTIRILGAN SEGMENTATSIYASI Samandarov Ilxomjon Rasulovich Texnika fanlari nomzodi (PhD) Dotsent Olmaliq davlat texnika universiteti Metallurgiya va kimyoviy texnologiyalar fakulteti Matematika va tabiiy fanlar kafedrasi [email protected] Karimov Sardor Yashinovich Texnika fanlari nomzodi (PhD) Assistеnt Olmaliq davlat texnika universiteti Metallurgiya va kimyoviy texnologiyalar fakulteti Matematika va tabiiy fanlar kafedrasi Payvandlangan metallarning mikrostrukturaviy tarkibini aniq baholash ularning sinishbardoshlik xususiyatlari va konstruksiyaning umumiy ishonchliligini belgilashda muhim ahamiyatga ega. IIW tomonidan tavsiya etilgan an’anaviy metallografik baholashlar qo‘lda bajariladi, vaqt talab qiladi va operatorning subyektiv fikriga kuchli bog‘liq bo‘lib, natijalarning takrorlanishini pasaytiradi. ImageJ, SIMAGIS va MIPAR kabi tijoriy dasturlar turli qayraktantlarda AF (plastinkasimon ferrit), FS (ikkinchi fazali ferrit) va M/A (martensit–austenit) konstituentlarini ishonchli tarzda ajratishda yetarli aniqlik bermaydi. Ushbu cheklovlarni bartaraf etish maqsadida ushbu tadqiqotda C++17 va OpenCV kutubxonasi asosida payvand metallining fazaviy tarkibini avtomatik tahlil qilishga mo‘ljallangan gibrid kompyuter-ko‘ruvi usuli taklif qilinadi. Taqdim etilgan sakkiz bosqichli pipeline LAB rang fazosida tahlil, yorqinlik– xromatiklik bo‘yicha thresholdlash, gradient variatsiyasi asosidagi tekstura filtrlash hamda morfologik tozalash amallarini o‘z ichiga oladi. Tasvirdan chegaralar va ZAMONAVIY TA'LIMDA FAN VA INNOVATSION TADQIQOTLAR http://zamtadqiqot.uz/index 3-son 12–to’plam 2025 y. Sahifa: 10 o‘lchov shkalasi avtomatik ravishda olib tashlanadi. CIELAB fazosida etchingga moslashuvchan M/A aniqlash mexanizmi Nital va LePera bilan olingan tasvirlar uchun barqaror ishlaydi. AF va FS komponentlari esa Scharr gradient variatsiyasiga asoslangan morfologik identifikatsiya orqali farqlanadi, bu plastinkasimon ferritning o‘ziga xos strukturaviy belgilarini aks ettiradi. Shuningdek, sinish xavfini baholash uchun MA5 (≥5 μm² maydonli massiv M/A) va MAL (cho‘zilgan M/A, AR ≥ 4) indikatorlari bog‘langan komponentlar tahlili asosida hisoblanadi. Ushbu tizim S355J2+N, S355ML va S690QL1 markali po‘latlarning 500× kattalashtirishda olingan payvand metallografik tasvirlarida sinovdan o‘tkazildi. Natijalar barcha po‘lat turlari va qayraktantlar bo‘yicha barqaror segmentatsiyani ko‘rsatdi: M/A ulushi 5,08–7,85%, AF ulushi 22,4–24,4% va FS ulushi 65,4–68,1% diapazonida qayd etildi. Ushbu qiymatlar IIW tasnifi va mavjud ilmiy manbalardagi tendensiyalarga to‘liq mos keladi. Taklif etilgan tizim yuqori takrorlanuvchanlik, qayraktantga nisbatan barqarorlik va amaliy qo‘llanish qulayligi bilan ajralib turadi hamda qo‘lda threshold tanlashni yoki katta o‘quv tanlamalarini talab qilmaydi. Ushbu gibrid yondashuv payvand metallografiyasida fazaviy tahlilni avtomatlashtirish uchun amaliy, ishonchli va shaffof yechim bo‘lib, payvandlash rejimlari tasdiqlash (WPQR), mikrostrukturaviy xossalarni baholash hamda sanoat payvand sifatini nazorat qilish jarayonlarida samarali qo‘llanishi mumkin. FOYDALANILGAN ADABIYOTLAR 1. Brätz, J. va boshq. Quantitative Metallography of Weld Metals, 2023. 2. Gonzalez, R., Woods, R. Digital Image Processing. Pearson, 2018. 3. Samandarov, I.R., Karimov, S.Y. Автоматизированный анализ толщины слоя и фазового состава микроструктуры упрочнённого чугуна, полученного методом Lost Foam Casting. Universum: технические науки, 9(138), 2025. 4. URL: https://7universum.com/ru/tech/archive/item/20736