金属热处理

作者：綦雪倩, 黄晓红, 宋月, 刘彦平, 张露月, 张庆军

单位：1.华北理工大学 人工智能学院, 河北 唐山 063210; ；2.河北省工业智能感知重点实验室, 河北 唐山 063210; ；3.河钢材料技术研究院, 河北 石家庄 050023; ；4.华北理工大学 综合测试分析中心, 河北 唐山 063210

关键词：UNet网络,霍夫变换,优化算法,晶粒度评级

基金：国家自然科学基金区域创新发展联合基金重点项目(U21A20114)

晶粒大小对金属材料的性能有着不容忽视的影响,人工评级晶粒度难以满足当前金属材料检测需求,因此针对奥氏体组织,提出了基于改进UNet网络及晶界优化算法的晶粒度自动评级方法,并与人工评级结果对比,分析了该方法计算所得奥氏体评级结果的准确率。结果表明,通过改进后的UNet网络对奥氏体晶界进行分割,再结合基于霍夫变换的晶界优化算法对孪晶界以及分支毛刺进行检测并去除,可有效优化晶界提取效果,提高后续晶粒度计算的精度。本文提出的算法所得奥氏体评级结果与人工评级结果的绝对误差在0.25以内,该算法可高效、便捷、准确地完成奥氏体晶粒度的评级。

来源：2024年第7期

《金属热处理》期刊编辑部

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