【摘 要】
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利用温室拉伸、扫描电镜，以及基于深度学习和阈值分割法开发的缺陷自动识别和统计程序，研究了缺陷对高压压铸铝合金机械性能的影响规律。结果表明，高压压铸铝合金铸件不同位置的力学性能具有波动性；对比图像识别程序和人工统计断口缺陷面积结果，验证了图像识别程序的精度；断口缺陷面积和力学性能关系表明，孔隙率和最大缺陷尺寸与延伸率具有相关性，当孔隙率或最大缺陷尺寸上升时，高压铸造铝合金的延伸率呈下降趋势。
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利用温室拉伸、扫描电镜，以及基于深度学习和阈值分割法开发的缺陷自动识别和统计程序，研究了缺陷对高压压铸铝合金机械性能的影响规律。结果表明，高压压铸铝合金铸件不同位置的力学性能具有波动性；对比图像识别程序和人工统计断口缺陷面积结果，验证了图像识别程序的精度；断口缺陷面积和力学性能关系表明，孔隙率和最大缺陷尺寸与延伸率具有相关性，当孔隙率或最大缺陷尺寸上升时，高压铸造铝合金的延伸率呈下降趋势。
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