Добивки:
- Способност за мерење на количини како што се големината на зрната, односот на фазите и порозноста од сликите со микроструктура со обработка на слика и вештачка интелигенција
- Способност за правилно конфигурирање на чекори за сегментација, праг и калибрација и спречување на грешки во скалата
- Способност за вкрстено валидирање на интерпретацијата на микроструктурата на ВИ со стандарден металографски метод и експертско набљудување
Цврстината, цврстината и векот на замор на челикот се кријат во неговата микроструктура, која е невидлива со голо око: големината на зрната, односот на фазите, порозноста (празнината), инклузиите (остатоци од оксид/сулфур во металот) и дистрибуција на талог. Металографијата е наука за испитување на материјалот под микроскоп со сечење, полирање и офорт (хемиско гравирање на површината и правење фази видливи). Квантитативната металографија мери нумерички количини (број на големина на зрно, процент на фаза, однос на порозност) од овие слики. Вештачката интелигенција и обработката на слики може да ги намалат часовите рачно броење на минути; но погрешно калибрираната скала или лошата сегментација ги прави сите бројки тивко погрешни. Во оваа единица ќе научите како да мерите слики од микроструктура со вештачка интелигенција и обработка на слики и да го потврдите секое мерење.
Основни чекори на мерење базирано на слика
Во квантитативната металографија, секое мерење поминува низ истиот синџир; Ако прстенот се скрши, резултатот би бил несигурен:
- Квалитет на слика: Фокус, квалитет на осветлување и офорт. Во слабо гравираниот примерок, границите се нејасни.
- Калибрација: Конвертирање на лентата за скала во пиксели. Колку микрометри има секој пиксел? Ако овој чекор се прескокне, целото димензионално мерење ќе излезе на погрешна скала.
- Сегментација: Поделба на сликата на региони од интерес - кој пиксел е зрно, кој пиксел е граница, кој пиксел е порозност.
- Праг: Одвојување фази/простори со сив тон или праг на боја. Ако две фази се со различна осветленост, прагот ги одвојува.
- Мерење и статистика: Броење на зрната, сооднос на површини, пресметка на дистрибуција на големина.
Алатките напојувани со вештачка интелигенција (модели за сегментација обучени за длабоко учење) имаат подобри резултати од едноставното прагување, особено на сложени, повеќефазни структури. Но, сегментацијата на ВИ е исто така предвидување; Калибрацијата на скалата и вкрстената проверка на резултатите со стандарден метод (на пр., големина на зрно ASTM E112, број на точки ASTM E562) е задолжителна.
Внимание: Најчеста и најподмолна грешка е да заборавите да ја калибрирате вагата. Сликата може да изгледа „убаво“ во квантитативна смисла, но ако конверзијата од пиксел во микрометар е погрешна, големината на зрната ќе биде 25 µm наместо 8 µm и нема да го забележите. Започнете ја секоја мерна сесија со потврдување на калибрацијата.
Чекор по чекор: мерење на микроструктурата на ВИ
- Дефинирајте ја целта: Што мерите? Големина на зрно, сооднос на фази или порозност? По кој стандард?
- Калибрирајте: измерете ја должината на пикселот на лентата за скала, пресметајте го соодносот µm/пиксели и внесете го во алатката.
- Пред-процес: корекција на контраст, намалување на шумот. Прашајте ја вештачката интелигенција кој филтер е соодветен.
- Сегмент/праг: Одделни фази или празнини; Визуелно проверете дали границите се правилно зафатени.
- Мерење: Однос на површини, број на зрна, средна вредност и распространетост.
- Потврдете: Рачно споредете го резултатот со стандардниот метод (на пр. линеарно пресекување наспроти големината на зрната); Повторете на неколку слики.
Големина на зрно, фазен сооднос и порозност
Големината на зрната е просечната големина на кристалните зрна на материјалот; Малото зрно генерално дава поголема цврстина и цврстина (однос Хал-Петч). Се означува со големината на зрната ASTM E112 со број G; Како што G се зголемува, зрното станува помало. Фазниот сооднос е процентот на волумен/површина на секоја фаза во двофазна или повеќефазна структура (на пр., рамнотежата на феритот-австенит е наменета за ~ 50/50% во дуплекс нерѓосувачки). Порозноста е односот на празнините предизвикани од гас или собирање во одливот и сериозно го намалува животниот век на замор.
мерење
стандарден метод
Придонес за AI/обработка на слика
критична верификација
Големина на зрно (G)
ASTM E112 пресек/споредба
Автоматско откривање и броење граници
Калибрација + рачна контрола на пресекот
Фазен сооднос (%)
Број на точки ASTM E562
Однос на површина со праг
Еднообразност на офорт, избор на праг
Порозност (%)
Анализа на слика ASTM E1245
Сегментација на просторот
Полирање артефакт дискриминација
вклучување
ASTM E45
Класификација на форма/дистрибуција
Споредба на референтни шаблони
три мини футроли
Случај 1 - Големина на зрно без калибрација. Техничар вчитува слика на микроструктура во алатка напојувана со вештачка интелигенција и ја мери големината на зрната; Резултатот е 6 μm. Сепак, сликата е направена со 200x зголемување наместо 500x, а калибрацијата на претходната сесија (500x) остана во алатката. Вистинската големина на зрното е ~ 15 µm. Неточна вредност, исто така, ја доведува во заблуда проценката на силата преку Hall-Petch. Техничарот добива навика да ја рекалибрира лентата на скалата на секоја сесија. Лекција: калибрацијата е специфична за примерокот и зголемувањето и не може да се пренесе.
Случај 2 - артефактот за офорт е помешан како фаза. Односот ферит/аустенит се мери во дуплекс нерѓосувачки. Грешки во прагот темни дамки во силно гравирани области за ферит, што дава сооднос од 62% ферит; додека фактичкото салдо е ~48%. Вишокот ферит создава лажен аларм за корозија и цврстина. Металургот ја наоѓа грешката откако ќе го стандардизира времето на офорт и ќе провери неколку области со рачно броење на точки. Поука: лошата подготовка на примерокот го измамува дури и најдобриот алгоритам - ѓубре во, ѓубре надвор.
Случај 3 - Правилна употреба, карта на порозност. Тим за леење сака да ја измери стапката на порозност во пресекот на алуминиумски дел. Моделот за сегментација на вештачката интелигенција брзо ги одвојува празнините и дава карта на дистрибуција со порозност од 2,3%. Тимот визуелно проверува дали гребнатините што се појавуваат за време на полирањето не се помешани со празнини, го потврдуваат резултатот според ASTM E1245 и гледаат дека порозноста е концентрирана во областа на фидерот и го подобрува дизајнот на лиење. ВИ донесе брзина, одлуката беше донесена со стандард и набљудување.
Шаблони за копирање на брзините
шаблон за МЕРЕН ПЛАН"Улога: Вие сте квантитативен асистент во металографијата. Цел: измерете [големина на зрно / сооднос на фаза / порозност]. Материјал: [...]. Зголемување: [...]. Стандард: [на пр. ASTM E112]. Дајте ми чекор-по-чекор план за мерење: подготовка на примерок и чекор по чекор, мерење на примерок/BRLIthing, офортување на примерок ПРОВЕРКА Означете ја калибрацијата како прв и задолжителен чекор Кажете ми кој стандарден метод рачно да го проверам.
ШАБЕЛ ЗА ПРОВЕРУВАЊЕ НА ГРЕШКИ ВО СЕГМЕНТАЦИЈА "Имам сегментирано [фаза/празнина] на слика на микроструктура. Наведете ги точките што би можеле да тргнат наопаку: артефакт за офорт, гребење за полирање, регион надвор од полето, преклопувачки граници. Напишете како да проверам за секоја и како да го поправам. Какви визуелни проверки треба да направам пред да го прифатам резултатот?"
Шаблон за ИНТЕРПРЕТАЦИЈА НА ГОЛЕМИНАТА НА ЗРНА „Го измерив ASTM E112 големината на зрната G = [вредност], зголемување [x]. Објаснете како оваа вредност G одговара на приближниот просечен дијаметар на зрното и нејзиниот ефект врз јачината во однос на Hall-Petch. Потсетете ме дека вредноста G зависи од чекорот по методот на калибрирање;
Шаблон за скелет за обработка на слики од PYTHON"Улога: Вие сте помошник на кодот за обработка на слики. Напишете скелет код што го пресметува соодносот на површината на фазата на слика со микроструктура со scikit-слика: (1) променлива µm/пиксел ЕКСПРЕСНО на врвот за калибрација на скалата, (2) конверзија (3) скала (3) (5) печатење на резултатот. Додадете коментари на секој чекор.
Слаб промпт / Силен промпт
СЛАБ ПРЕТСТАВ: „Кажете ми ја големината на зрната на оваа микроструктура“.
СИЛНО ПРЕКЛУЧУВАЊЕ: „Улога: вие сте квантитативен асистент во металографијата. Сакам да ја измерам големината на зрната според ASTM E112. Слика 500x, лента за размер 50 µm = 240 пиксели (т.е. 0,208 µm/пиксел). до G број треба да ја потврдам калибрацијата и барем „Потсети ме дека треба да ја повторам во 3 различни области. Не можете да го „прочитате“ конечниот резултат; поставете го методот“.
Слабиот повик бара од вештачката интелигенција да ја „прочита“ сликата - но вештачката интелигенција не знае размери и офорт и може да излезе со измислен број. Моќното известување ја прави калибрацијата јасна, бара стандарден метод, бара повторување и проверка и користи ВИ како алатка за поставување метод, а не за мерење.
Вообичаени грешки
- Заборавате да ја калибрирате вагата или мерете со калибрацијата на претходната сесија.
- Потпирајќи се на сегментација без корекција на лошо/неуниформа офорт.
- Погрешно гребење или дамка за полирање за порозност/фаза.
- Мерење од една област и генерализација на целиот примерок; статистиката бара неколку полиња.
- Претпоставувајќи дека вештачката интелигенција ја „видела“ сликата и ја користи без да го потврди точниот број што го дава.
- Прифаќање на резултатот од сегментација без визуелна проверка.
Сумирано
Во квантитативната металографија, вештачката интелигенција и обработката на слики ја забрзуваат големината на зрната, односот на фазите и мерењето на порозноста и овозможуваат моќна сегментација на сложените структури. Сепак, валидноста на резултатите зависи од калибрацијата на скалата, добрата подготовка на примерокот и вкрстената валидација со стандардниот метод (ASTM E112/E562/E1245). Направете ја калибрацијата прв чекор, проверете ја сегментацијата со око, повторете во неколку области и користете вештачка интелигенција како алатка што го утврдува методот на мерење и го пишува кодот, а не онаа што ја „чита“ сликата.
Задача за апликација
Направете слика од микроструктурата (ваш сопствен примерок или примерок за предавање) и измерете ја вредноста на лентата. Со шаблонот „СКЕЛЕТ ЗА ОБРАБОТКА НА СЛИКА НА ПИТОН“, побарајте од вештачката интелигенција код што го пресметува соодносот на фазната површина; Проверете дали калибрацијата µm/pixel е најгоре и вклучена во кодот. Извршете ја шифрата и споредете го добиениот сооднос на површината со рачно броење на точки (решетка 10x10) на истата слика. Напишете ја разликата помеѓу двата резултати и можната причина (избор на праг, артефакт) во еден пасус.
листа за проверка
- [ ] Ја калибрирав лентата за скала во пиксел и ја потврдував во секоја сесија.
- [ ] Проверив дали подготовката за офорт/примерок е униформа.
- [ ] Визуелно го прегледав резултатот од сегментација/праг и ги отстранив артефактите.
- [ ] Го повторив мерењето барем во неколку различни области.
- [ ] Рачно го вкрстив резултатот со стандарден метод (E112/E562/E1245).
- [ ] Ја користев вештачката интелигенција како метода и алатка за код, а не како „читач“ на сликата.