OBRABOTKAMETALLOV Vol. 28 No. 2 2026 15 TECHNOLOGY Т а б л и ц а 3 Ta b l e 3 Программная среда и используемые библиотеки разработанного ПО для автоматизированной оценки пористости Software environment and libraries used in the developed tool for automated porosity assessment Компонент, библиотека / Component, Library Назначение / Function Роль в разработанном ПО / Use in the developed tool Python Язык программирования общего назначения; широко используется для научных вычислений и обработки данных / General-purpose programming language; widely used for scientifi c computing and data processing Реализация полного цикла обработки: предобработка, сегментация, измерение параметров пор и расчет интегрального балла / Implements the full processing pipeline: preprocessing, segmentation, pore parameter measurement, and calculation of the integral point score Streamlit Фреймворк для создания интерактивных приложений анализа данных с интерфейсом в браузере / Framework for creating interactive data analysis applications with a browser-based interface Организация пользовательского интерфейса: загрузка JPG, панель параметров (калибровка, порог, морфология, кластеризация), визуализация результатов и кнопки экспорта отчетов / Provides the user interface: JPG image upload, parameter panel (calibration, thresholding, morphology, clustering), result visualization, and report export buttons OpenCV (cv2) Библиотека компьютерного зрения для обработки изображений (фильтрация, контрастирование, пороговая обработка) / Computer vision library for image processing (fi ltering, contrast enhancement, thresholding) Чтение изображения, перевод в оттенки серого, применение CLAHE (локальное усиление контраста), бинаризация (Otsu/ Adaptive) / Handles image reading, conversion to grayscale, application of CLAHE (local contrast enhancement), and binarization (Otsu/adaptive) scikit-image (skimage. measure, skimage.morphology) Набор алгоритмов анализа изображений и морфологической обработки; инструменты для работы со связными областями / Collection of image analysis and morphological processing algorithms; tools for working with connected components Маркировка связных компонент (поры), расчет геометрических признаков (area, centroid, equivalent diameter), очистка маски (remove_small_objects, closing/opening) / Performs connected component labeling (pores), calculation of geometric features (area, centroid, equivalent diameter), and mask cleaning (remove_small_objects, closing/opening) scikit-learn (DBSCAN) Библиотека машинного обучения; DBSCAN – алгоритм кластеризации по плотности / Machine learning library; DBSCAN is a density-based clustering algorithm Выявление локальных скоплений пор по координатам центроидов (eps в мм, min_ samples = 3), расчет доли пор в кластерах для компоненты кластерности в итоговом балле / Identifi es local clusters of pores based on centroid coordinates (eps in mm, min_samples = 3); calculates the proportion of pores within clusters for the clustering component of the fi nal point score NumPy Базовая библиотека численных вычислений и работы с массивами / Fundamental library for numerical computing and array operations Быстрые операции над матрицами/масками (подсчет долей пикселей, преобразования координат, агрегирование статистик) / Performs fast matrix/mask operations (pixel fraction calculation, coordinate transformations, statistical aggregation)
RkJQdWJsaXNoZXIy MTk0ODM1