【摘 要】
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作为汽车行业最受青睐的轻量化材料,高强钢的研究与使用已得到越来越广泛的关注。高强钢的力学性能取决于其微观组织结构,具有高强塑积的钢材,通常都由多相组织混合而成,相的比例、形态、分布状况决定了其最终的力学性能。因此,识别高强钢微观组织结构,定量研究微观组织与力学性能之间的关系,对于制造工艺开发、零件性能评估有重要的意义。本文应用机器学习和图像处理相关技术,以实现高强度钢显微组织图像的自动分割和定量分
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作为汽车行业最受青睐的轻量化材料,高强钢的研究与使用已得到越来越广泛的关注。高强钢的力学性能取决于其微观组织结构,具有高强塑积的钢材,通常都由多相组织混合而成,相的比例、形态、分布状况决定了其最终的力学性能。因此,识别高强钢微观组织结构,定量研究微观组织与力学性能之间的关系,对于制造工艺开发、零件性能评估有重要的意义。本文应用机器学习和图像处理相关技术,以实现高强度钢显微组织图像的自动分割和定量分析为目标,进行的研究工作如下:（1）围绕本课题组对高强钢研究与实验所获取的显微组织图像及其相关数据,建立高强钢材料显微组织图像数据库,然后选取了三种具有代表性的混合组织（铁素体/奥氏体、铁素体/珠光体和马氏体/贝氏体）,进行像素级的标注,建立高强钢显微组织图像分割和定量分析研究的数据集。（2）提出结合超像素和纹理特征聚类的分割方法,使用基于GLCM的方法表征超像素的纹理,在优化超像素的划分数量后,该方法对数据集中的三种混合组织分割的平均像素准确率分别为79.21%（M+B）、86.23%（F+P）和84.32%（F+A）,对于纹理复杂的显微组织图像,分割效果明显优于传统的无监督分割方法。（3）构建了基于条形池化模块和结构重参数化改进的U-Net模型,使用条形池化模块,使得模型对微观组织局部细小区域的分割更加准确;使用结构重参数化,可以在不增加模型预测时的计算复杂度前提下,提升模型的分割精度。最终,对测试集上三类组织分割的平均像素准确率分别为90.63%（M+B）、93.97%（F+P）、95.06%（F+A）,更好地实现了混合组织的分割。（4）利用显微组织自动分割的结果,实现对材料微观组织结构几何模型的重构,使用像素细分的方法,提高了边缘的平滑性;对微观组织结构的形貌特征进行定量表征,实现组织比例、晶粒尺寸以及周径比等特征参数的定量计算。
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