Mikrostruktūras attēlu analīze un kvantitatīvā metalogrāfija

Ieguvumi:

• Spēja izmērīt tādus daudzumus kā graudu izmērs, fāzes attiecība un porainība no mikrostruktūras attēliem ar attēlu apstrādi un AI
• Spēja pareizi konfigurēt segmentācijas, sliekšņa noteikšanas un kalibrēšanas soļus un novērst mēroga kļūdas
• Spēja savstarpēji apstiprināt AI mikrostruktūras interpretāciju ar standarta metalogrāfijas metodi un ekspertu novērojumiem

Tērauda cietība, stingrība un noguruma kalpošanas laiks slēpjas tā ar neapbruņotu aci neredzamajā mikrostruktūrā: graudu lielums, fāžu attiecības, porainība (tukšums), ieslēgumi (oksīda/sēra atlikumi metālā) un nogulšņu sadalījums. Metalogrāfija ir zinātne par materiāla pārbaudi mikroskopā, griežot, pulējot un kodinot (ķīmiski kodinot virsmu un padarot redzamas fāzes). Kvantitatīvā metalogrāfija mēra skaitliskos daudzumus (graudu izmēra skaitlis, fāzes procentuālā daļa, porainības attiecība) no šiem attēliem. Mākslīgais intelekts un attēlu apstrāde var samazināt stundu manuālo skaitīšanu līdz minūtēm; bet nepareizi kalibrēta skala vai slikta segmentācija padara visus skaitļus klusi nepareizi. Šajā nodaļā jūs uzzināsit, kā izmērīt mikrostruktūras attēlus ar AI un attēlu apstrādi un pārbaudīt katru mērījumu.

Uz attēlu balstītas mērīšanas pamatdarbības

Kvantitatīvā metalogrāfijā katrs mērījums iet caur to pašu ķēdi; Ja gredzens saplīstu, rezultāts būtu neuzticams:

• Attēla kvalitāte: fokuss, apgaismojums un kodināšanas kvalitāte. Slikti iegravētā paraugā robežas ir izplūdušas.
• Kalibrēšana: skalas joslas pārvēršana pikseļos. Cik mikrometru ir katram pikselim? Ja šis solis tiek izlaists, viss izmēru mērījums tiks parādīts nepareizā mērogā.
• Segmentācija: attēla sadalīšana interesējošos apgabalos — kurš pikselis ir graudains, kurš ir robeža, kurš ir porainība.
• Slieksnis: fāžu/atstarpju atdalīšana ar pelēko toņu vai krāsu slieksni. Ja divām fāzēm ir atšķirīgs spilgtums, slieksnis tās atdala.
• Mērīšana un statistika: Graudu skaitīšana, platību attiecība, izmēru sadalījuma aprēķins.

Ar AI darbināmi rīki (padziļināti apmācīti segmentācijas modeļi) darbojas labāk nekā vienkārša sliekšņa noteikšana, īpaši sarežģītās daudzfāzu struktūrās. Bet AI segmentācija ir arī prognoze; skalas kalibrēšana un rezultātu salīdzināšana ar standarta metodi (piemēram, ASTM E112 graudu izmērs, ASTM E562 plankumu skaits) ir obligāta.

Uzmanību: visizplatītākā un mānīgākā kļūda ir skalas kalibrēšanas aizmirstība. Attēls var izskatīties "jauks" kvantitatīvā izteiksmē, taču, ja pikseļu un mikrometru pārvēršana ir nepareiza, graudu izmērs būs 25 µm, nevis 8 µm, un jūs to nepamanīsit. Sāciet katru mērījumu sesiju, pārbaudot kalibrēšanu.

Soli pa solim: ar AI darbināms mikrostruktūras mērījums

1. Definējiet mērķi: ko jūs mērāt? Graudu izmērs, fāzes attiecība vai porainība? Pēc kāda standarta?
2. Kalibrēt: izmēriet skalas joslas pikseļu garumu, aprēķiniet µm/pikseļu attiecību un ievadiet to rīkā.
3. Pirmsprocess: kontrasta korekcija, trokšņu samazināšana. Pajautājiet AI, kurš filtrs ir piemērots.
4. Segments/slieksnis: atsevišķas fāzes vai spraugas; Vizuāli pārbaudiet, vai robežas ir fiksētas pareizi.
5. Mērījums: platības attiecība, graudu skaits, vidējais un sadalījums.
6. Pārbaude: manuāli salīdziniet rezultātu ar standarta metodi (piemēram, lineārais krustojums pret graudu izmēru); Atkārtojiet vairākos attēlos.

Graudu izmērs, fāžu attiecība un porainība

Graudu izmērs ir materiāla kristāla graudu vidējais izmērs; Mazie graudi parasti nodrošina lielāku izturību un stingrību (Hall-Petch attiecības). To apzīmē ar ASTM E112 graudu izmēra numuru G; Palielinoties G, graudi kļūst mazāki. Fāzu attiecība ir katras fāzes tilpuma/laukuma procentuālā attiecība divfāžu vai daudzfāzu struktūrā (piemēram, ferīta-austenīta līdzsvara mērķis ir ~ 50/50% nerūsējošā dupleksā). Porainība ir tukšumu attiecība, ko izraisa gāze vai saraušanās lējumos un ievērojami samazina noguruma kalpošanas laiku.

mērīšana

standarta metode

AI/attēlu apstrādes ieguldījums

kritiska pārbaude

Graudu izmērs (G)

ASTM E112 krustojums/salīdzinājums

Automātiska robežu noteikšana un skaitīšana

Kalibrēšana + manuāla krustojuma kontrole

Fāzes attiecība (%)

ASTM E562 punktu skaits

Platības attiecība ar slieksni

Oforta vienveidība, sliekšņa izvēle

Porainība (%)

ASTM E1245 attēla analīze

Telpas segmentācija

Artefaktu diskriminācijas pulēšana

iekļaušana

ASTM E45

Formas/izplatījuma klasifikācija

Atsauces veidņu salīdzinājums

trīs mini futrāļi

1. gadījums — graudu izmērs bez kalibrēšanas. Tehniķis ielādē mikrostruktūras attēlu ar AI darbināmā rīkā un izmēra graudu izmēru; Rezultāts ir 6 µm. Tomēr attēls tika uzņemts ar 200x palielinājumu, nevis 500x, un iepriekšējās sesijas kalibrēšana (500x) palika rīkā. Faktiskais graudu izmērs ir ~15 µm. Nepareiza vērtība arī maldina stiprības novērtējumu, izmantojot Hall-Petch. Tehniķim ir ieradums katrā sesijā atkārtoti kalibrēt skalas joslu. Nodarbība: kalibrēšana ir specifiska paraugam un palielinājumam, un to nevar pārnest.

2. gadījums — kodināšanas artefakts tika sajaukts ar fāzi. Ferīta/austenīta attiecību mēra nerūsējošā tērauda dupleksā. Sliekšņa kļūdas rada tumšus plankumus ferīta stipri iegravētajos apgabalos, nodrošinot 62% ferīta attiecību; savukārt faktiskais atlikums ir ~48%. Ferīta pārpalikums rada viltus trauksmi par koroziju un izturību. Metalurgs kļūdu atrod pēc kodināšanas laika standartizēšanas un vairāku apgabalu pārbaudes ar manuālu punktu skaitīšanu. Nodarbība: slikta parauga sagatavošana apmāna pat labāko algoritmu — atkritumi iekšā, atkritumi ārā.

3. gadījums — Pareiza lietošana, porainības karte. Liešanas komanda vēlas izmērīt porainības pakāpi alumīnija daļas šķērsgriezumā. AI segmentācijas modelis ātri atdala spraugas un sniedz sadalījuma karti ar 2,3% porainību. Komanda vizuāli pārbauda, ​​vai skrāpējumi, kas parādās pulēšanas laikā, nav sajaukti ar tukšumiem, apstiprina rezultātu saskaņā ar ASTM E1245 un redz, ka porainība ir koncentrēta padeves zonā un uzlabo lējuma dizainu. AI nodrošināja ātrumu, lēmums tika pieņemts pēc standarta un novērojumiem.

Kopējamas uzvedņu veidnes

MĒRĪJUMU PLĀNA VEIDNE"Loma: Jūs esat kvantitatīvās metalogrāfijas palīgs. Mērķis: izmērīt [graudu lielums / fāzes attiecība / porainība]. Materiāls: [...]. Palielinājums: [...]. Standarts: [piem., ASTM E112]. Sniedziet man pakāpenisku mērījumu plānu: parauga sagatavošana, kodināšana, KALIBRĒŠANA un gaisma. kalibrēšana kā pirmais un obligātais solis Rezultāts Pastāstiet man, kuru standarta metodi manuāli pārbaudīt.

SEGMENTĀCIJAS KĻŪDAS PĀRBAUDES VEIDNE "Es esmu segmentējis [fāzi/atšķirību] mikrostruktūras attēlā. Uzskaitiet punktus, kas var noiet greizi: kodināt artefakts, pulēšanas skrāpējums, ārpus lauka zona, robežu pārklāšanās. Uzrakstiet, kā pārbaudīt katru un kā to novērst. Kādas vizuālās pārbaudes man jāveic pirms rezultāta pieņemšanas?"

GRAUDU IZMĒRU INTERPRETĀCIJAS VEIDNE "Es izmērīju ASTM E112 graudu izmēra skaitli G = [vērtība], palielinājums [x]. Paskaidrojiet, kā šī G vērtība atbilst aptuvenajam vidējam graudu diametram un tās ietekmei uz stiprību Hola-Peča izteiksmē. Atgādiniet man, ka G vērtība ir atkarīga no kalibrēšanas; pastāstiet man soli pa solim, kā linearizēt interses metodi."

PYTHON ATTĒLU APSTRĀDES Skeleta VEIDNE"Loma: jūs esat attēla apstrādes koda palīgs. Uzrakstiet skeleta kodu, kas aprēķina fāzes laukuma attiecību mikrostruktūras attēlā ar scikit-image: (1) µm/pikseļa mainīgais TEIKŠI augšpusē mēroga kalibrēšanai, (2) konvertēšana uz pelēktoņu, (3) apgabala drukāšana, (3) rezultāts Pievienojiet komentārus katram solim. Slieksnis Norādiet kodā, ka vērtība un kalibrēšana ir jāpārbauda MANUĀLI.

Vāja uzvedne / spēcīga uzvedne

VĀJS UZDEVĒJUMS: "Pastāstiet man šīs mikrostruktūras graudu izmēru."

Spēcīga UZVEDNE:"Loma: jūs esat kvantitatīvās metalogrāfijas asistents. Es vēlos izmērīt graudu izmēru saskaņā ar ASTM E112. Attēls 500x, mēroga josla 50 µm = 240 pikseļi (t.i., 0,208 µm/pikselis). Sniedziet man darbības, lai aprēķinātu graudu lielumu pa līnijām, cik daudzām krustojuma līnijām. skaitīt, pārvērst rezultātu par G skaitli Man ir jāpārbauda kalibrēšana un vismaz "Atgādināt man, ka man tas ir jāatkārto 3 dažādās jomās. Jūs nevarat “nolasīt” gala rezultātu; iestatiet metodi."

Vāja uzvedne prasa AI “nolasīt” attēlu, taču AI nezina mērogu un kodināšanu un var nākt klajā ar izdomātu numuru. Jaudīgā uzvedne padara kalibrēšanu skaidru, pieprasa standarta metodi, prasa atkārtošanu un pārbaudi, un AI izmanto kā metodes iestatīšanas rīku, nevis mērījumu.

Biežas kļūdas

• Aizmirstot kalibrēt skalu vai veikt mērījumus ar iepriekšējās sesijas kalibrēšanu.
• Paļaušanās uz segmentāciju, neizlabojot sliktu/nevienmērīgu kodināšanu.
• Pulēšanas skrāpējums vai traips ir sajaukts ar porainību/fāzi.
• Mērīšana no viena laukuma un vispārināšana uz visu paraugu; statistikai nepieciešami vairāki lauki.
• Pieņemot, ka AI ir "redzējis" attēlu un izmanto to, nepārbaudot precīzu skaitli, ko tas sniedz.
• Segmentācijas rezultāta pieņemšana, to vizuāli nepārbaudot.

Rezumējot

Kvantitatīvajā metalogrāfijā mākslīgais intelekts un attēlu apstrāde paātrina graudu lieluma, fāzes attiecības un porainības mērījumus un nodrošina jaudīgu sarežģītu struktūru segmentāciju. Tomēr rezultātu derīgums ir atkarīgs no skalas kalibrēšanas, labas parauga sagatavošanas un savstarpējās validācijas ar standarta metodi (ASTM E112/E562/E1245). Padariet kalibrēšanu par pirmo soli, pārbaudiet segmentāciju ar acīm, atkārtojiet vairākās jomās un izmantojiet AI kā rīku, kas nosaka mērīšanas metodi un raksta kodu, nevis to, kas "nolasa" attēlu.

Lietojumprogrammas uzdevums

Uzņemiet mikrostruktūras attēlu (savu paraugu vai lekcijas paraugu) un mērogojiet joslas vērtību. Izmantojot veidni "PYTHON IMAGE PROCESSING SKELETON", jautājiet AI kodu, kas aprēķina fāzes laukuma attiecību; Pārliecinieties, vai µm/pikseļa kalibrēšana ir augšpusē un ir ieslēgta kodā. Palaidiet kodu un salīdziniet iegūto laukuma attiecību ar manuālu punktu skaitīšanu (10x10 režģis) tajā pašā attēlā. Vienā rindkopā ierakstiet atšķirību starp diviem rezultātiem un iespējamo cēloni (sliekšņa izvēle, artefakts).

kontrolsaraksts

• [ ] Es kalibrēju skalas joslu līdz pikseļiem un pārbaudīju to katrā sesijā.
• [ ] Es pārbaudīju, vai kodināšana/parauga sagatavošana ir viendabīga.
• [ ] Es vizuāli pārbaudīju segmentācijas/sliekšņa rezultātu un noņēmu artefaktus.
• [ ] Es atkārtoju mērījumu vismaz dažās dažādās jomās.
• [ ] Es manuāli salīdzināju rezultātu ar standarta metodi (E112/E562/E1245).
• [ ] Es izmantoju AI kā metodi un koda rīku, nevis kā attēla "lasītāju".