【摘 要】
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高温合金是指可以在高温高压的恶劣环境中长期使用的金属材料,由于性能优良,在各个行业得到广泛应用。为了满足日益增长的需求,研究人员开发出了高通量制备高温合金的方法,并通过微束X射线荧光光谱仪和扫描电子显微镜获取高温合金的成分和微观组织图像。微观组织在成分、结构与性能之间的关系中起着关键作用,它可以揭示成分与相之间的关系,进一步定制材料的性能。因此微观组织γ′相的精确识别,包括对γ′相的分割和形态学参
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高温合金是指可以在高温高压的恶劣环境中长期使用的金属材料,由于性能优良,在各个行业得到广泛应用。为了满足日益增长的需求,研究人员开发出了高通量制备高温合金的方法,并通过微束X射线荧光光谱仪和扫描电子显微镜获取高温合金的成分和微观组织图像。微观组织在成分、结构与性能之间的关系中起着关键作用,它可以揭示成分与相之间的关系,进一步定制材料的性能。因此微观组织γ′相的精确识别,包括对γ′相的分割和形态学参数提取,对研究和改善高温合金性能有重大影响。本文研究的数据包括在800℃、900℃和1000℃三个不同温度下采集的镍基高温合金微观组织图像,编号为W800、W900和W1000。由于温度和成分不同,形成不同的微观组织,加之腐蚀效果不均匀或成像参数不同,传统的阈值分割无法准确的分割出γ′相。鉴于深度学习在计算机视觉的优越性能,本文采用深度学习方法对γ′相进行分割。实验结果表明,深度学习模型相比于传统的阈值分割方法有更好的分割效果。对于W800和W900数据集,利用UNet++和Dual-channel模型就能取得较好的分割效果;对于W1000数据集,由于图像对比度不明显,之前两个模型没有实现好的分割效果,为此使用UNet++的改进模型UNet3+进行分割,效果有所提升,F1分数达到0.90。但对图像中相邻过近的γ′相边缘分割不理想,使用实例分割模型Mask R-CNN解决了这一问题,F1分数达到0.93。在用深度学习模型分割出γ′相之后,本文进一步对其形态学参数进行统计,建立起成分和统计参数的对应关系。通过采用Lasso回归分析成分和形态学参数间的相关性关系,得出Co、Ti、Ta和Nb四个金属元素对γ′相的析出有显著影响,为之后材料学家进行成分设计和改善镍基高温合金性能提供了有意义的指导。
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