[发明专利]金属材料中枝晶组织的自动全视场定量统计分布表征方法

摘要

本发明属于金属材料的显微组织的定量统计分布分析技术领域，涉及一种金属材料中枝晶组织的自动全视场定量统计分布表征方法。本发明基于深度学习的方法，对枝晶组织特征图谱进行标记、训练，获得对应的目标检测模型，实现了全视场自动的枝晶组织中心的自动识别和标记，并结合图像处理方法，快速获得了较大范围内的所有枝晶组织的全视场形貌、位置、数量、间距等特征参数，实现了金属材料中枝晶组织的定量统计分布表征，方法具有准确、自动、高效以及定量统计分布表征信息量大的特点，较常规的单一视场的枝晶组织的特征尺寸的测量更具统计上的代表性。

主权项

1.一种金属材料中枝晶组织的自动全视场定量统计分布表征方法，其特征在于：该方法包括如下步骤：/n(1)建立基于深度学习的目标检测模型/n将与待检测金属材料材质相同的标准金属材料试样进行金相制样、抛光和化学腐蚀，使其表面显示清晰完整的枝晶组织；/n采用全自动金相显微镜对经金相化学腐蚀后的标准金属材料试样进行枝晶组织特征图谱采集，建立枝晶组织特征图谱数据集；将枝晶中心作为目标对枝晶组织特征图谱数据集中的各图像进行标记，得到含有标记框的图像，标记框内即为枝晶中心；其中，标记信息包括目标的类别和区域信息；类别表示标记框内是否包含枝晶中心；区域信息包括枝晶中心的位置；将标记后的枝晶组织特征图谱数据集生成目标检测样本库；/n建立目标检测网络，用获得的目标检测样本库训练得到目标检测模型；/n(2)待检测金属材料的枝晶组织特征图谱的全视场自动采集/n采用与步骤(1)相同的金相制样和对金相化学腐蚀工艺对待检测金属材料进行金相制样和对金相化学腐蚀处理，然后对经金相化学腐蚀后的待检测金属材料表面采用全自动金相显微镜进行全视场枝晶组织特征图谱自动采集；/n(3)枝晶组织自动识别和快速定位：/n将步骤(2)采集到的所有待检测图像输入到步骤(1)建立的目标检测模型中，即可直接获得标记了枝晶中心的枝晶组织特征图谱；/n(4)全视场枝晶组织特征图谱的自动拼接融合/n对经步骤(3)获得的所有标记了枝晶中心的枝晶组织特征图谱采用基于互信息的图像配准算法，对相邻枝晶组织特征图谱重合区域进行识别和拼接，获得一个包含已标记枝晶中心的全视场枝晶组织特征图谱；/n(5)大范围全视场枝晶组织数量和间距的定量分布表征/n对步骤(4)获得的全视场枝晶组织特征图谱进行枝晶数量和间距的统计分布分析，获得大范围全视场上的每个枝晶位置、数量和相邻两个枝晶的间距等定量统计分布数据。/n