Gefüge-Klassifizierung in Vergütungsstählen

Aufgabenstellung:

  • Die Unterscheidung von Bainit und Martensit in Vergütungsgefügen findet immer noch oft manuell und rein qualitativ statt. Eine rein lichtmikroskopische Auswertung und insbesondere eine Unterscheidung von Martensit, (selbst-)angelassenem Martensit und unterem Bainit, die alle auch gleichzeitig auftreten können, ist stark subjektiv und fehlerbehaftet.
  • Stattdessen soll eine Klassifizierung mittels maschinellen Lernens (ML) realisiert werden.

Umsetzung:

  • Ein wanderndes Fenster zerlegt die Gefügeaufnahme in einzelne Ausschnitte, die anschließend durch ein DL-Modell klassifiziert werden.
  • Trainieren separater Modelle für LM- und REM-Aufnahmen.
  • Verwendung von korrelativer Mikroskopie (LM/REM und Elektronenrückstreubeugung) für eine objektive Grundwahrheit.
  • In diesem Anwendungsbeispiel werden 4 Klassen berücksichtigt: Martensit (a), (selbst-) angelassener Martensit (b), unterer Bainit (c), sowie oberer Bainit (d).

4 Klassen bei LM/REM und Elektronenrückstreubeugung, aus Bachmann et al., (2023)

Ergebnisse:

  • Die Modelle für die ausschnittweise Klassifizierung erreichen Genauigkeiten von 93,5 % für REM-Aufnahmen und 89,8 % für LM-Aufnahmen. In Anbetracht der Gefügekomplexität sowie der begrenzten LM-Auflösung sind dies herausragende Werte.
  • Der Ansatz des wandernden Fensters ermöglicht auch gute Segmentierungen bei gesamten, ungesehenen Aufnahmen.

LM /REM Aufnahme aus Bachmann et al., (2023)

Anwendungsbereiche:

  • Automatisierte, objektive und reproduzierbare Gefügeklassifizierung.
  • Dieser neue Detailgrad der Gefügeklassifizierung ermöglicht verbesserte Quantifizierungen als Grundlage neuer Prozess-Gefüge-Eigenschaftskorrelationen.
  • Die korrelativen Daten ermöglichen eine systematische Untersuchung der Anwendungsgrenzen des LM und den benötigten Auflösungen.

Kooperationspartner:

  • Aktien-Gesellschaft der Dillinger Hüttenwerke, Dillingen/Saar

Referenzen:

  • Bachmann, B., Müller, M., Britz, D., Staudt, T., & Mücklich, F. (2023). Reproducible Quantification of the Microstructure of Complex Quenched and Quenched and Tempered Steels Using Modern Methods of Machine Learning. Metals, 13(1395), 1–27. https://doi.org/https://doi.org/10.3390/met13081395

Kontakt bei Fragen

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Stellvertretender Geschäftsführer

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