Описание структуры и алгоритм анализа микроструктурных металлографических изображений деформируемых алюминиевых сплавов тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.17, кандидат технических наук Перфильев, Дмитрий Альбертович

• Перфильев, Дмитрий Альбертович
• кандидат технических наук
• 2007

Оглавление диссертации кандидат технических наук Перфильев, Дмитрий Альбертович

ВВЕДЕНИЕ

Глава 1 Описание структуры и алгоритмы анализа изображений

1.1 Иерархическая структура изображений.

1.2 Описание иконического уровня в структуре изображений

1.3 Описание уровня примитив в структуре изображений.

1.4 Описание уровня сегмент в структуре изображений.

1.5 Алгоритмы анализа изображений.

1.6 Выводы по главе 1.

Глава 2 Описание структуры и алгоритм анализа микроструктурных металлографических изображений деформируемых алюминиевых сплавов.

2.1 Описание и классификация областей сегмент микроструктурных металлографических изображений деформируемых алюминиевых сплавов.

2.2 Выделение и классификация областей «концентрации сегментов» микроструктурных металлографических изображений деформируемых алюминиевых сплавов.

2.3 Тематическая карта микроструктурных металлографических изображений деформируемых алюминиевых сплавов.

2.4 Алгоритм анализа микроструктурных металлографических изображений деформируемых алюминиевых сплавов.

2.5 Выводы по главе 2.

Глава 3 Экспериментальные исследования алгоритма анализа металлографических изображений деформируемых алюминиевых сплавов.

3.1. Цели и задачи экспериментального исследования.

3.2 Описание программно-аппаратной системы.

3.3 Описание экспериментальных исследований.

3.4 Выводы по главе 3.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Описание структуры и алгоритм анализа микроструктурных металлографических изображений деформируемых алюминиевых сплавов»

Актуальность темы. Одним из основных источников информации о свойствах металлов и сплавов в современном металлургическом производстве служат металлографические изображения (МГИ). Имеющиеся на сегодня средства автоматизации металлографического контроля ориентированы, в первую очередь, на признаковое описание пикселей и их классификацию, реже - на выделение и анализ формы сегментов. Между тем, металлографическое исследование качества металлов и сплавов обуславливает необходимость анализа изображений с целью описания распределения химических соединений по площади изображений. Поэтому, в настоящее время актуальна задача исследования структуры изображений, а также разработка моделей областей, характеризующих свойства сплавов.

Цель работы. Целью диссертационной работы является описание структуры металлографических изображений деформируемых алюминиевых сплавов.

В рамках цели решаются следующие задачи:

1. Разработка описания областей сегмент МГИ, посредством анализа отношений граничных элементов областей примитив составляющих область сегмент.

2. Выделение и классификация областей концентрации сегментов микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

3. Описание тематической карты микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

4. Разработка алгоритма металлографического анализа микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

Научная новизна работы:

1. Разработаны модели области сегмент на основе анализа отношений граничных элементов областей примитив, составляющих область сегмент, позволяющие классифицировать области сегмент микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

2. Впервые предлагается рассматривать концентрацию сегментов как область изображений. Представлен признак, позволяющий выделить концентрацию значимых компонент микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

3. Разработаны модели области концентрации сегментов на основе анализа отношений граничных сегментов, позволяющие классифицировать области концентрации значимых компонент микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

4. Разработано структурное описание тематической карты микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов, позволяющее анализировать взаимное расположение областей концентрации значимых компонент изображений.

5. Разработан алгоритм металлографического анализа микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов. Результаты работы алгоритма позволяют характеризовать свойства деформируемых алюминиевых сплавов.

Практическая ценность работы:

Разработан программно-аппаратный комплекс, осуществляющий анализ микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов. Комплекс внедрен и используется на заводе КраМЗ, а также в учебном процессе СФУ.

По материалам исследований опубликовано три статьи, две из которых опубликованы в сборниках, рекомендованных ВАК.

Структура и объем диссертации. В структуре диссертации представлены содержание, введение, три главы, заключение и приложения. Работа содержит 116 страниц машинописного текста без приложения, 34 рисунка и 13 таблиц. Список литературы содержит 98 наименований.

Заключение диссертации по теме «Теоретические основы информатики», Перфильев, Дмитрий Альбертович

3.4 Выводы по главе 3

Целью проводимых экспериментальных исследований являлась проверка адекватности: предложенных моделей сегментов для классификации значимых компонент микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов, предложенного признака выделения и классификации областей концентрации сегментов, а также работы алгоритма металлографического анализа микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

В ходе экспериментов выяснилось следующее:

В результате работы алгоритма классификации сегментов был получен полный детальный металлографический анализ фазового состава значимых компонент микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

В результате работы алгоритмов выделения и классификации областей концентрации сегментов не было зафиксировано ошибок. В результате был получен детальный металлографический анализ, характеризующий концентрацию фазового состава значимых компонент микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

В процессе металлографического анализа автоматически установленные значения и интервалы признака концентрации сегментов экспертом металловедом редко корректировались, что положительно повлияло на время анализа изображений. Модель тематической карты, характеризующая взаимное расположение областей концентрации значимых областей изображений, позволила прогнозировать изменение свойств сплавов в дальнейших испытаниях.

По результатам анализа изображений следует отметить следующее:

1) Области эвтектики, имеющие относительно большие размеры, обычно л представлены моделью ^ю (65), что указывает на их фазовую неоднородность. С другой стороны, области эвтектики, имеющие относительно меньшие размеры, обычно представлены моделью £оь что указывает на их фазовую однородность СиА12. Следует также отметить, что области эвтектики, имеющие относительно большие размеры, обычно располагаются относительно близко друг к другу на отдельных участках изображений.

2) Области с повышенной концентрацией сегментов входят в состав относительно больших по площади областей с меньшим значением признака концентрации.

3) Области с повышенной концентрацией сегментов имеют относительно более вытянутую форму с изрезанными границами, с меньшим значением признака концентрации - относительно более округлую с плавными границами. Так, можно утверждать, что повышение концентрации значимых компонент на изображениях приводит к изменению формы и расположения областей концентрации значимых компонент МГИ от округлой с плавными границами к вытянутой форме с изрезанными границами. Области концентрации, имеющие вытянутые формы с изрезанными границами, характеризуются металловедами экспертами как зоны с повышенным энергетическим полем, обычно ведущим к образованию дефектов в структуре сплавов.

На основании полученных результатов в целом можно сделать вывод об адекватности предложенных моделей сегментов, признака выделения и описания областей концентрации сегментов и алгоритма металлографического анализа, обеспечивающих приемлемую полноту анализа микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В заключение сформулируем положения, характеризующие научную и практическую значимость диссертационной работы.

Научная новизна работы:

1. Разработаны модели области сегмент на основе анализа отношений граничных элементов областей примитив, составляющих область сегмент, позволяющие классифицировать области сегмент микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

2. Впервые предлагается рассматривать концентрацию сегментов как область изображений. Представлен признак, позволяющий выделить концентрацию значимых компонент микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

3. Разработаны модели области концентрации сегментов на основе анализа отношений граничных сегментов, позволяющие классифицировать области концентрации значимых компонент микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

4. Разработано структурное описание тематической карты микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов, позволяющее анализировать взаимное расположение областей концентрации значимых компонент изображений.

5. Разработан алгоритм металлографического анализа микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов. Результаты работы алгоритма позволяют характеризовать свойства деформируемых алюминиевых сплавов.

Практическая ценность работы:

Разработан программно-аппаратный комплекс, осуществляющий анализ микроструктурных МГИ деформируемых алюминиевых сплавов.

Список литературы диссертационного исследования кандидат технических наук Перфильев, Дмитрий Альбертович, 2007 год

1. Павлидис, Т. Иерархические методы в структурном распознавании образов / Т. Павлидис // ТИИЭР. 1979. - № 5. - С. 39 - 49.

2. Денисов, Д. А. Компьютерные методы анализа видеоинформации: монография /Д. А. Денисов; Краснояр. гос. техн. ун-т. Красноярск, 1993. - 192 с.

3. Денисов, Д. А. Структурные методы описания объектов изображений: препринт / Д. А. Денисов, А. К. Дудкин, В. П. Пяткин; ВЦ СО АН СССР. Новосибирск, 1988. - 35 с.

4. Чукин, К. С. Структуры данных для представления изображений / К. С. Чукин // Зарубежная радиоэлектроника. 1983. - №8. - С. 124 - 129.

5. Александров, В. В. Представление и обработка изображений: рекурсивный подход / В. В. Александров, И. Д. Горский. Ленинград: Наука, 1985. - 189 с.

6. Маглинец, Ю. А. Модели и методы анализа и интерпретации одного класса металлографических изображений / Ю. А. Маглинец // Четвертая всероссийская конференция «Проблемы информатизации региона», КГТУ. Красноярск, 1998.-С. 45-53.

7. Маглинец, Ю. А. Приложение семиотического подхода к интерпретации металлографических изображений / Ю. А. Маглинец, Г. М. Цибульский // Проблемы информатизации региона: Труды межрегиональной конференции. Красноярск, 1995.-С. 189.

8. Яншин, В. В. Анализ и обработка изображений: принципы и алгоритмы / В. В. Яншин. М.: Машиностроение, 1994. - 112 с.

9. Садыков, С. С. Методы выделения структурных признаков изображений / С. С. Садыков, В. Н. Кан, И. Р. Самандаров. Ташкент: Фан, 1985. - 104 с.

10. Дуда, Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен / Р. Дуда, П. Харт. М.: Мир, 1976, - 512 с.

11. Прэтт, У, Цифровая обработка изображений: в 2-х т. / У. Прэтт. -М.: Мир, 1982.-790 с.

12. Денисов, Д. А. Цифровой анализ изображений (Методы описания геометрических структур): препринт / Д. А. Денисов, А. К. Дудкин, В. П. Пяткин. Новосибирск, 1987. - 54 с.

13. Федоров, Д. К. Алгоритмы распознавания образов на основе атрибутивных грамматик для цифровой обработки изображений: препринт / Д. К. Федоров, Е. В. Чепин; Московский инженерно-физический институт. 1988. -№008.

14. Андреев, А. М. Анализ и синтез случайных пространственных текстур / А. М. Андреев, J1. С. Базарский // Зарубежная радиоэлектроника. 1984. -№2.-С. 34-45.

15. Чернявский, К. С. Математическая морфология новый метод анализа изображений структуры металлов и сплавов / К. С. Чернявский // Заводская лаборатория. - 1982. - № 10. - С. 26 - 34.

16. Крупников, Г. П. Зарубежные серийно выпускаемые анализаторы изображений / Г. П. Крупников, И. А.Марков, Н. А. Подвысоцкая, М. П. Сергеев // Вопросы атомной науки и техники. Серия: ядерное приборостроение. 1985. -№4. -С. 191-217.

17. Serra J. Introduction to mathematical morphology / J. Serra // «Comput. Vision, Graph., and Image Process». 1986. - № 3. - P. 283 - 305.

18. Chermant, J-L Morphological analysis of Al-Si alloys by fully automatic image analysis. / J-L Chermant, M. Coster, G. Gougeon // Pract. Metallogr. 1989.-№ 8.-P. 415-427.

19. Wendrock, T. Characterisation of microstructural anisotropy of steel by means / T. Wendrock // «Comput. Vision, Graph., and Image Process». 1994. - № 8. -P. 156-163.

20. Bois, F. Automatisation de l'Etude morphologique d'alliages aciculares par analyse de Fourier. / F. Bois, D. Georget // Rev. Met. 1991. - №2. - P. 352.

21. Schmitter, E. D. Automatic grain size determination and classification of iron carbides with neural nets / E. D. Schmitter // Steel res. 1995. - №10. - P. 449 -453.

22. Гульбинас, P. Ю. Разработка методов, алгоритмов и создание системы автоматизированного анализа структурных изображений: препринт / Р. Ю. Гульбинас; АН Лит. ССР, ИФТПЭ. Каунас, 1986. - 197 с.

23. Haralick, R. Statistical image. Texture Analysis-in: Handbook for Pattern Recognition & Image Processing / R. Haralick // Academic Press. 1986. - P. 247-297.

24. Таганов, А. И. Синтез логико-алгебраических моделей контурных изображений / А. И. Таганов. М.: Мир, 1984. - 226 с.

25. Ростокер, В. Микроскопический метод в металловедении: пер. с англ. / В. Ростокер, Д. Дворак. М.: Металлургия, 1967. - 206 с.

26. Салтыков, С. А. Стереометрическая металлография: 3-е изд. / С. А. Салтыков. М: Металлургия, 1970. - 376 с.

27. Хуигер, Г. И. Избранные методы исследования в металловедении: пер. с нем. / Г. Й. Хунгер. М: Металлургия, 1985. - 416 с.

28. Smolley, V. Digital image analysis in quantitative metallography / V. Smolley, H. F. Fischmeister //Proc. collog. math, morphol., stereol. and image anal. -Prague, 16 sept., 1982. P. 182 - 200.

29. Борисенко, В. И., Златопольский А.А., Мучник И.Б. Сегментация изображений (состояние проблемы) / В. И. Борисенко, А. А. Златопольский И. Б. Мучник // Автоматика и телемеханика. 1987. - №7. - С. 3 - 56.

30. Чернявский, К. С. Принципы анализа геометрической структуры материалов (стереология реальных структур) / К. С. Чернявский // Заводская лаборатория. 1985. - №9. - С. 38 - 44.

31. Tanimoto, S. «The editing of picture segmentation using local analyses of graphs» / S. Tanimoto, T. Pavlidis // CACM, vol. 20. 1977. - P. 223 - 229.

32. Фу, К. С. Структурные методы в распознавании образов: пер. с англ. / К. С. Фу. М.: Мир, 1977. - 320 с.

33. Фу, К. С. Робототехника: пер. с англ. / К. С. Фу. М.: Мир, 1979.354 с.

34. Ope, О. Теория графов. Главная редакция физико-математической литературы / О. Ope. M.: Наука, 1968. - 410 с.

35. Харари, Ф. Теория графов / Ф. Харари. М.: Мир, 1973. - 302 с.

36. Мелихов, А. Н. Ориентированные графы и конечные автоматы / А. Н. Мелихов // Главная редакция физико-математической литературы. Изд-во «Наука», М.: Мир, 1971. - 416 с.

37. Бакут, П. А. Сегментация изображений: методы пороговой обработки / П. А. Бакут, Г. С. Колмогоров, И. Э. Варновицкий // Зарубежная радиоэлектроника. 1987. -№10. - С. 54 - 61.

38. Колумен, Г. Б. Сегментация изображений при помощи автоматической классификации. / Г. Б. Колумен, X. С. Эндрюс // ТИИЭР. 1979. - №5. - С. 39-49.

39. Ballard, D. Computer Vision Prentice Hall / D. Ballard, C. Brown. -Inc., N.J., 1982.-573 p.

40. Matsujama, T. Knowledge-based aerial image understanding systems and expert systems for image processing / T. Matsujama // IEEE Trans, on geosciense and remote sensing. Vol. 6e-25. May 1987. - №3. - P. 305 - 316.

41. Попов, Э. В. Искусственный интеллект: в 3 кн. Кн. 1. Системы общения и экспертные системы: справочник / Э. В. Попов. М.: Радио и связь, 1990.-320 с.

42. Tailor A. Knowledge-based interpretation of remotly sensed images / A. Tailor, A. Cross, C. Hoggt D. Mason. // Image and vision computing. 1986. - V. 4, №2.-P. 67-83.

43. Jean-Marc, С. Expert systems, image processing and image interpretation / C. Jean-Marc, C. Garbay // 8th int. conf. pattern recogn. Paris, Oct 27-31,1986.-P. 175-177.

44. Hiromichi, I. An expert system for image processing / Hiromichi Iwase, Takashi Toriu, Toshiyuki Gotoh // 4th Conf. Artif. Intell. San-Diego, Calif., March 14-18,1988.-P. 395-399.

45. Matsuyama, Т. Expert Systems for Image Processing: Knowledge-based composition of image analysis Processes / T. Matsuyama // Computer Vision, Graphics, and Image Processing. 1989. - v. 48, №1. - P. 22 - 49.

46. Matsuyama, Т. Knowledge Organization and Control Structure in Image Understanding / T. Matsujama // Pro. 7th Int. Conf. Pattern Recogn. Monthreal, Juli 1984.-V. 2.-P. 18-27.

47. Фролов, H. H. Автоматизация металлографического контроля в отраслях машиностроительного комплекса / Н. Н. Фролов, Ф. Н. Шальнов, С. М. Никитаев // Заводская лаборатория. 1987. - № 1. - С. 1 - 3.

48. Гульбинене, Р. И. Автоматизированный микроструктурный анализ металлических шлифов: препринт / Р. И. Гульбинене, Р. Ю. Гульбинас; АН Лит. ССР, ИФТПЭ. Каунас, 1987. - 123 с.

49. Бернштейн, М. Л. Металловедение и термическая обработка стали: справ, изд: в 3-х т. Т.1. Методы испытаний и исследования: в 2-х кн. Кн. 1. / М. Л. Бернштейн, А. Г. Рахштадт. М: Металлургия, 1991. - 304 с.

50. Клынин, Ю. П. Комплекс «Эпиквант» микро-ЭВМ для автоматизированного количественного анализа микроструктуры / Ю. П. Клынин, О. М. Юнаева, В. Н. Вальтерис // Заводская лаборатория. 1989. - № 5. - С. 53 - 54.

51. Chadda, V. К. Image analysis system for quantitative metallography / V. K.Chadda, D. G.Jposhi, S. N.Murthy // Bull, mater, sci., vol. 8. 1986. - № 2. - P. 231 -237.

52. Fargues, J. Characterisation de la forme du graphite a l'aide d'un analyser d'images. / J. Fargues, M. Stucky // Rev. met. 1994. - V.91. - №2. - P. 267 - 275.

53. Carpon, R. Analyse morphologique des suires formes lors de la combustion des matériaux: Definition d'indicateurs / R. Carpon, M. Curci, E. Ditmar // Rev. Met. 1994. - v.91. - N 2. - P. 349.

54. Зенкин, А. А. Когнитивная компьютерная графика / А. А. Зенкин. -M.: Наука, 1991.-192 с.

55. Препарата, Ф. Вычислительная геометрия: Введение: пер. с англ. / Ф. Препарата, М. Шеймос М.: Мир, 1989. - 478 с.

56. Яглом, И. М. Выпуклые фигуры / И. М. Яглом, В. Г. Болтянский. -М.: Гостехиздат, 1951. 430 с.

57. Shamos, M. I. Computational geometry / M. I. Shamos // Ph. D. Thesis, Dept. Of Computer. Sci., Yale Univ., 1978. 254 p.

58. Freeman, H. Computer processing of line-drawing images / H. Freeman // Comput. Surveys 6. 1974. - P. 57 - 97.

59. Shapiro, L. Data Structures for picture processing / L. Shapiro // A survey computer graphic sand image processing. - 1979. -V. 11 - № 2. - P. 34 - 41.

60. Фокс, Дж. Программное обеспечение и его разработка / Дж. Фокс. -М.: Мир, 1985.-368 с.

61. Попов, Э. В. Искусственный интеллект: в 3-х кн. Кн. 2. Модели и методы: справочник / Э. В. Попов. М.: Радио и связь, 1990 - 310 с.112

62. Чернявский, К. С. Автоматизированные системы обработки изображений и металлографический контроль / К.С. Чернявский // Заводская лаборатория. 1987. - № 10. - С. 43 - 49.

63. Чернявский, К. С. Разработка и исследование автоматизированной системы металлографического анализа «АСМА» / К.С. Чернявский // Заводская лаборатория. 1988. -№ 1. - С. 65 - 71.

64. Чен, Ш. К. Принципы проектирования систем визуальной информации: пер. с англ. / Ш. К. Чен. М.: Мир, 1994. - 408 с.

65. Васильев, И. В. Распознающие системы: справочник / И. В. Васильев Киев: Наукова думка, 1983. - 424 с.

66. Маглинец, Ю. А. САМИ система анализа металлографических изображений. / Ю. А. Маглинец, А. М. Кутьин // Тезисы докладов Всесоюзного научно-технического совещания «Автоматизированный аналитический контроль в цветной металлургии». - 1991. - С. 43 - 44.

67. Porquet, С. Towards flexible prototyping of image-inderstanding systems / C. Porquet, A. Adam, M. Revenu, F. Cuozzo // Proc. for Photo-Opt. Instrum., 1986.-№730.-P. 20-27.

68. Paulo, S. An overview of ANDES: a knowledge-based scene analysis system / Simoni Paulo // 4th Conf. Artif. Intell. Appl. San Diego, Calif., March 1418,1988 Proc. -Washington (D.C.), 1988. - P. 242 - 247.

69. Eshera, M.A. A model-based sheme for image understanding / Eshera M.A. // Meet. Appl. Artyf. Intell. VI. Orlando, Fla, 4-6 Apr., 1988. Proc. Soc. Photo-Opt. Instrum. Eng. -1988. 937. - P. 10 - 18.

70. Westley, L. Evidential knowledge-based computer vision / L. Westley // Opt. Eng., 1986. -№3. P. 363 - 379.

71. Nicolin, B. A knowledge-based system for the analysis of aerial images. / B. Nicolin, R. Labler // IEEE Trans. Geoscience and remote sensing, Vol. GE, 25, May 1987. №3. - P. 317 - 329.

72. Nazif, A. M. Low lewel image segmentation: an expert system / A. M. Nazif, M. D. Levine // IEEE Trans on pattern analysis and machine intelligence, vol. PAMI-6, Sept. 1984. №5. - P. 555 - 577.

73. Конева, H. А. Эволюция структуры и зарождение разрушения / Н. А. Конева, JI. И. Тришкина, Э. В. Козлов // Современные вопросы физики и механики материалов. С.-Петербург: СибГУ, 1997. - С. 322 - 332.

74. Конева, Н. А. Классификация, эволюция и самоорганизация дислокационных структур в металлах и сплавах / Н. А. Конева // Соросовский образовательный журнал. 1996. - №6. - С. 99 - 107.

75. Гуляев, А. П. Металловедение: 5-е изд., перераб. / А. П. Гуляев. -М.: Металлургия, 1977. 647 с.

76. Лившиц, Б. Г. Металлография: учеб. для вузов / Б. Г. Лившиц. М.: Металлургия, 1990. - 236 с.

77. Эллиот, Р. Управление эвтектическим затвердеванием: пер. с англ. / Р. Элиот. -М.: Металлургия, 1987. 352 с.

78. Чернявский, К. С. Способы автоматизированного определения основных характеристик структуры компактных материалов / К. С. Чернявский // Заводская лаборатория. 1987. - №4. - С. 43 - 49.

79. Франценюк, И. В. Альбом микроструктур чугуна, стали, цветных металлов и их сплавов / И. В. Франценюк, Л. И. Франценюк. М.: Академкнига, 2004. -192 с.

80. Бочвар, А. А. Металловедение / А. А. Бочвар. М.: Металлургиз-дат, 1956. - 494 с.

81. Вол, А. Е. Строение и свойства двойных металлических систем: в 2-х т. / А. Е. Вол. М.: Физматизд, 1959. - 982 с.

82. Штейнберг, С. С. Металловедение / С. С. Штейнберг. М.: Метал-лургиздат, 1961. - 598 с.

83. Эллиот, Р. Структура двойных сплавов: в 2-х т., пер. с англ. / Р. Эллиот. М.: Металлургия, 1970. - 472 с.

84. Лившиц, Б. Г. Металлография / Б. Г. Лившиц. М.: Металлургия, 1971.- 405 с.

85. Хансен, М. Структура двойных сплавов: в 2-х т., пер. с англ. / М. Хансен, К. Андерко. М.: Метаплургиздат, 1962. - 1488 с.

86. Перфильев, Д. А. Классификация сегментов металлографических изображений деформируемых алюминиевых сплавов / Д. А. Перфильев // Вестник Сибирской аэрокосмической академии имени академика М. Ф. Решетнева. Вып. 10. Красноярск, 2006. -С. 16- 78.

87. Перфильев, Д. А. Модели концентрации сегментов металлографических изображений деформируемых алюминиевых сплавов / Д. А. Перфильев; Краснояр. гос. техн. ун-т. Красноярск, 2006. - 9 с. - Библиогр.: 9 назв. - Рус. -Деп. в ВИНИТИ26.02.07№ 172-В 2007