【摘 要】
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MCrAlY型涂层（M=Co,Ni）常用于涡轮叶片系统,涂层的寿命对设备的安全运行至关重要。本文利用深度学习方法,将图像处理技术运用于NiCrAlY涂层/Ni基高温合金服役过程中微观形貌的图像特征信息识别、检索及图像特征信息与涂层服役寿命间动态演化规律定量关系模型的搭建。本工作强调将深度学习的方法用在材料领域的前期探索,丰富了 NiCrAlY涂层/Ni基合金数据库,实现了材料图像特征信息的识别和涂
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MCrAlY型涂层（M=Co,Ni）常用于涡轮叶片系统,涂层的寿命对设备的安全运行至关重要。本文利用深度学习方法,将图像处理技术运用于NiCrAlY涂层/Ni基高温合金服役过程中微观形貌的图像特征信息识别、检索及图像特征信息与涂层服役寿命间动态演化规律定量关系模型的搭建。本工作强调将深度学习的方法用在材料领域的前期探索,丰富了 NiCrAlY涂层/Ni基合金数据库,实现了材料图像特征信息的识别和涂层服役性能的预测。具体研究结果如下:图像特征信息识别、检索阶段,以NiCrAlY涂层/N5合金为研究对象。基于获取的3600张64×64像素的截面特征图像数据集,采用深度学习技术搭建对基体的TCP相、基体与涂层的界面、氧化层这三类特征进行分类识别的卷积神经网络（CNN）。分别训练有二、三层卷积层的卷积神经网络实现这三类特征的分类识别与滑动窗口检索定位。选用RMSProp优化器,配合二、三层卷积层的神经网络的测试集识别准确率分别为98%、90.67%。利用Adam优化器训练三层卷积层的卷积神经网络的测试集识别准确率为99.17%,并且此网络在检索1024×943像素图像的三大特征时表现最佳,检索正确率达到100%。将相同的神经网络用在NiCrAlY涂层/K38G合金图像特征识别上,在1160张1280×1024像素的图像上检索界面、富Cr相、氧化物三大特征的正确率达到80%以上。图像特征信息与涂层服役寿命间动态演化规律定量关系模型的搭建阶段,以NiCrAlY涂层/K38G合金为研究对象,置于1000、950、900、850℃下进行10、20、50、80、100、150、200 h的短期恒温氧化实验。基于SEM获取的1000张1280×1024像素的截面特征图像数据集,采用OpenCV技术搭建不同温度下图像特征信息与涂层服役寿命间动态演化规律定量关系模型,具体包括:1.搭建涂层中第二相（富Cr相）随服役时间动态演化规律定量关系模型。采用中值滤波技术对图像进行去噪预处理,以矩阵形式返回若干被识别出的界面和氧化物的坐标值,实现涂层轮廓的自动识别,涂层面积的自动计算。统计若干图像中涂层内第二相面积占比的平均值作为最终结果。结果表明,涂层中富Cr相占涂层面积百分含量随服役时间的动态演化规律模型如下:（1）950℃:w（Cr）=0.6618t-0.678;（2）900 ℃:w（Cr）=-0.039ln（t）+0.2248;（3）850 ℃:w（Cr）=-0.0006t+0.1608。涂层中富 Cr相距界面深度随服役时间的动态演化规律模型如下:（1）950℃:d（Cr）=-0.1232t+23.875（2）900℃:d（Cr）=-0.1162t+24.247（3）850℃:d（Cr）=-0.0771t+28.280。2.搭建氧化层厚度随服役时间动态演化规律定量关系模型。采用泛洪填充、微小孔洞填充、二值化技术提取氧化层轮廓,统计不规则氧化层面积,将其类比成矩形,取面积与矩形长边比作为氧化层的厚度（μm）,取若干图像进行计算取平均值作为最终结果。其中氧化层厚度的变化趋势与氧化动力学曲线的变化趋势一致。结果表明:不同温度下氧化层厚度随服役时间动态演化规律模型如下:（1）1000℃:H2=0.0816t+3.2641（2）950℃:H2=0.0301t+3.571（3）900℃:H2=0.0555t+0.5906（4）850℃:H=0.0133t+0.3596。以上研究结果表明,采用CNN和OpenCV这两类图像处理技术可以实现对涂层服役寿命的初期评估。
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