[發(fā)明專利]碳鋼索氏體定量分析方法有效
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010319705.5 | 申請日: | 2020-04-21 |
| 公開(公告)號: | CN111398282B | 公開(公告)日: | 2023-03-14 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 謝志雄;肖命冬;羅新中;吳紅兵;齊亮;游來有;李富強(qiáng);張兆洋;朱祥睿;章玉成;劉引峰;王銀國;廖美華;何健楠;董鳳奎;劉金源;李祥龍;陳遠(yuǎn)生 | 申請(專利權(quán))人: | 廣東韶鋼松山股份有限公司 |
| 主分類號: | G01N21/84 | 分類號: | G01N21/84;G01N33/202;G06V10/82;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京超凡宏宇專利代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 付興奇 |
| 地址: | 512100*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 鋼索 定量分析 方法 | ||
1.一種碳鋼索氏體定量分析方法,其特征在于,包括:
素材準(zhǔn)備:在學(xué)習(xí)樣品上選取檢測視場作為索氏體素材;對所述索氏體素材進(jìn)行灰度二值定量得到素材索氏體定值含量;至少選取部分所述索氏體素材對索氏體組織進(jìn)行色彩標(biāo)記得到索氏體標(biāo)記素材;
其中,所述素材準(zhǔn)備中還包括選擇符合碳含量和索氏體含量分布要求的學(xué)習(xí)樣品粗樣,對學(xué)習(xí)樣品粗樣進(jìn)行磨拋和腐蝕完成制樣,得到待篩選學(xué)習(xí)樣品,對所述待篩選學(xué)習(xí)樣品進(jìn)行選擇,對所述待篩選學(xué)習(xí)樣品進(jìn)行選擇包括:在每個所述待篩選學(xué)習(xí)樣品選取2-10個檢測視場分別作為所述索氏體素材,計算每個所述待篩選學(xué)習(xí)樣品中所述索氏體素材的灰度閾值的重復(fù)性和標(biāo)準(zhǔn)差,所述重復(fù)性為最大灰度閾值和最小灰度閾值的差值,當(dāng)重復(fù)性小于第二預(yù)設(shè)值且標(biāo)準(zhǔn)差小于第三預(yù)設(shè)值時,判斷學(xué)習(xí)樣品合格;
深度學(xué)習(xí):采用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對多個所述索氏體素材依次進(jìn)行識別學(xué)習(xí);在對每個所述索氏體素材進(jìn)行識別學(xué)習(xí)時,輸入所述索氏體素材圖像、所述索氏體標(biāo)記素材圖像、所述索氏體素材的單像素點長度及所述索氏體素材的所述素材索氏體定值含量對所述深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行初始化,依次對訓(xùn)練集中所有的索氏體素材進(jìn)行識別學(xué)習(xí)時,將經(jīng)過初始化和自學(xué)習(xí)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的隱層層數(shù)、隱層節(jié)點數(shù)和每一層的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重值進(jìn)行遷移,建立深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,即得到以索氏體含量為輸出節(jié)點的索氏體定量分析模型;
定量分析:在待測樣品上選取檢測視場作為待測素材,輸入所述待測素材圖像及所述待測素材的單像素點長度,采用所述索氏體定量分析模型對所述待測素材進(jìn)行分析,索氏體定量分析模型輸出定量分析后的索氏體含量結(jié)果;
所述學(xué)習(xí)樣品和所述待測樣品均由粗樣經(jīng)磨拋處理后腐蝕處理制得,所述腐蝕處理采用體積濃度為3.5-4.5%的硝酸酒精溶液,所述腐蝕處理的處理溫度為15-25℃、處理時間為23-37s;
腐蝕處理中,碳含量不超過0.60%的所述粗樣的處理時間為23-27s,碳含量超過0.60%且不超過0.80%的所述粗樣的處理時間為28-32s,碳含量超過0.80%的所述粗樣的處理時間為33-37s。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分析方法,其特征在于,所述深度學(xué)習(xí)和所述定量分析之間還包括:
驗證學(xué)習(xí):采用所述索氏體定量分析模型對多個所述索氏體素材依次進(jìn)行分析;對每個所述索氏體素材進(jìn)行分析時,輸入所述索氏體素材圖像及所述索氏體素材的單像素點長度,輸出所述索氏體素材的索氏體含量;當(dāng)輸出結(jié)果與圖像分析儀標(biāo)樣檢測法的檢測結(jié)果的識別偏差大于第一預(yù)設(shè)值時,將所述索氏體素材進(jìn)行所述深度學(xué)習(xí)以重構(gòu)所述索氏體定量分析模型。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的分析方法,其特征在于,所述第一預(yù)設(shè)值為5%。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分析方法,其特征在于,所述第二預(yù)設(shè)值為10,所述第三預(yù)設(shè)值為5。
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分析方法,其特征在于,所述學(xué)習(xí)樣品的碳含量的分布范圍為0.45-0.90%。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分析方法,其特征在于,所述學(xué)習(xí)樣品的索氏體含量的分布范圍為60-100%。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的分析方法,其特征在于,所述磨拋處理中,先采用磨平機(jī)對所述粗樣進(jìn)行粗磨,再采用砂紙對所述粗樣進(jìn)行至少三次細(xì)磨,在對所述粗樣進(jìn)行多次細(xì)磨的操作中,所述砂紙的粒度逐漸減小。
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G01N 借助于測定材料的化學(xué)或物理性質(zhì)來測試或分析材料
G01N21-00 利用光學(xué)手段,即利用紅外光、可見光或紫外光來測試或分析材料
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G01N21-84 .專用于特殊應(yīng)用的系統(tǒng)





