ОБРАБОТКА МЕТАЛЛОВ Том 28 № 2 2026 14 ТЕХНОЛОГИЯ в зоне контакта «SLM-оболочка – МПКМ» и вблизи каналов СОТС. Кластер определяли как наличие не менее трех пор в пределах окружности радиусом 0,5 мм. Выбор радиуса обусловлен тем, что он соответствует локальному масштабу дефектной зоны (10 % размера поля 5×5 мм) и позволяет отделить равномерную дисперсную пористость от локальных очагов газонакопления. Критерий ≥ 3 пор исключает ложные срабатывания, связанные со случайным расположением единичных пор. Пороговые значения уточнялись по результатам предварительной серии экспериментов и подбирались таким образом, чтобы обеспечивать устойчивое разделение режимов обработки по уровню дефектности при минимальном перекрытии распределений показателей P и d_max. Дополнительно согласованность автоматизированной оценки со шкалой подтверждена экспертной визуальной классификацией микрофотографий. Для повышения воспроизводимости и получения десятичной оценки дефектности интегральный балл рассчитывали по трем количественным признакам, извлекаемым из микрофотографий, – площадной доле пор P, максимальному эквивалентному диаметру поры d_max и кластерности. Внутри интервалов применена линейная интерполяция, обеспечивающая непрерывную оценку. Кластерность определяли как долю пор, входящих в кластеры (≥ 3 поры в радиусе 0,5 мм), и переводили в балльную шкалу. Выбранные пороги обеспечивают устойчивое разделение режимов дегазации: при атмосферном давлении и при чрезмерно глубоком вакууме наблюдается рост дефектности до 4…5 баллов, тогда как в диапазоне 350…500 Па достигаются минимальные значения 1,2…1,9 балла, что подтверждается экспериментальными данными. Для автоматизации оценки пористости по микрофотографиям было разработано программное обеспечение (ПО) на языке Python «Анализатор пористости SEM». Решение реализовано как локально запускаемое интерактивное web-приложение: вычисления выполняются на компьютере пользователя, а интерфейс отображается в браузере. Такой подход упрощает воспроизводимость методики (фиксируется набор параметров обработки) и делает инструмент удобным для повседневной лабораторной работы (загрузка изображения, визуальная проверка маски пор, экспорт отчета). В качестве фреймворка пользовательского интерфейса выбран Streamlit – библиотека Python для быстрого создания интерактивных приложений анализа данных без разработки отдельного фронтенда (HTML/JavaScript) и без сборки исполняемых GUI-приложений. Интерфейс формируется непосредственно из Pythonкода и включает в себя элементы управления (ползунки, переключатели, поля ввода), загрузку файлов, вывод изображений и таблиц. Для задачи оценки пористости Streamlit удобен тем, что позволяет быстро настроить панель параметров обработки; сразу отображать промежуточные результаты (ROI, порог, маска, наложение); сохранять отчеты; запускать приложение локально на любом ПК, где установлен Python и зависимости. Приложение разворачивается в изолированной среде (Anaconda/venv) под Windows 11, что снижает риск конфликтов версий библиотек и обеспечивает переносимость. Вся обработка изображений и вычисление показателей выполняются стандартными открытыми библиотеками компьютерного зрения и анализа данных. В табл. 3 приведен перечень ключевых зависимостей и их назначение в реализованном ПО. Для исключения влияния служебных подписей или масштабной линейки фотографию предварительно обрезали до области образца. Была также предусмотрена функция программной обрезки нижней части изображения на заданную пользователем долю высоты. Масштабирование обеспечивали по измеренной калибровке. Для этого предварительно в графическом редакторе с использованием инструмента «линейка» измеряли масштабную метку 1 мм в пикселях. Затем полученное значение для конкретной фотографии вносилось в поле «Калибровка», что позволяло переводить пиксельные размеры в миллиметры. ПО реализовано в виде интерактивного окна (рис. 5) с разделением на панель управления параметрами (слева) и область визуализации результатов (справа). На панели управления пользователь пошагово задает параметры обработки изображения, а в основной области одновременно отображаются исходные и промежуточные
RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1