Klassifizierung der kohlenstoffreichen Zweitphase in Dualphasenstählen

Kohlenstoffreiche Zweitphase in Dualphasenstählen

  • Probe eines Multiphasen-Stahls mit polygonalem Ferrit, Bainit und kohlenstoffreichen Zweitphasen
  • Präparation und Kontrastierung mit modifierter Beraha-Ätzung
  • Bildaufnahmen im Lichtmikroskop und Rasterelektronenmikroskop

Aufgabenstellung:

  • Je nach chemischer Zusammensetzung und Herstellungsparametern kann die kohlenstoffreiche Zweitphase in Dualphasenstählen aus Perlit, Bainit oder Martensit bestehen.
  • Die bainitischen Gefüge können wiederum in verschiedene Unterklassen unterteilt werden. Da eine manuelle Unterscheidung dieser Bainit-Unterklassen fehlerbehaftet und schlecht reproduzierbar ist, wird eine Klassifizierung mittels maschinellen Lernens (ML) realisiert.

Umsetzung:

  • Objektweise Klassifizierung mittels konventionellem ML. Es werden Aufnahmen aus dem Rasterelektronenmikroskop (REM) verwendet. Als Unterscheidungsmerkmale zwischen den Gefügebestandteilen werden Bildtexturparameter und morphologische Parameter genutzt.
  • Verwendung von korrelativer Mikroskopie (REM und Elektronenrückstreubeugung) für eine objektive Grundwahrheit.
  • 7 Klassen werden berücksichtigt: Perlit, 5 verschiedene Bainitarten und Martensit.

     

Kohlenstoffreiche Zweitphase in Dualphasenstählen

Ergebnisse:

  • Das ML-Modell erreicht eine Klassifizierungsgenauigkeit von 82,9 %, was in Anbetracht der Komplexität der bainitischen Gefüge einen herausragenden Wert darstellt.
  • Die Klassen Perlit, Martensit sowie oberer und unterer Bainit können sogar mit 90 % Genauigkeit erkannt werden.

Anwendungsbereiche:

  • Automatisierte, objektive und reproduzierbare Gefügeklassifizierung.
  • Dieser neue Detailgrad der Gefügeklassifizierung ermöglicht verbesserte Quantifizierungen als Grundlage neuer Prozess-Gefüge-Eigenschaftskorrelationen.

Kooperationspartner:

  • Aktien-Gesellschaft der Dillinger Hüttenwerke, Dillingen/Saar

Referenzen:

  • Müller, M., Britz, D., Staudt, T., & Mücklich, F. (2021). Microstructural Classification of Bainitic Subclasses in Low-Carbon Multi-Phase Steels Using Machine Learning Techniques. Metals, 1836(11). https://doi.org/https://doi.org/10.3390/met11111836
  • Gola, J., Webel, J., Britz, D., Guitar, A., Staudt, T., Winter, M., & Mücklich, F. (2019). Objective microstructure classification by support vector machine (SVM) using a combination of morphological parameters and textural features for low carbon steels. Computational Materials Science, 160 (January), 186–196. https://doi.org/10.1016/j.commatsci.2019.01.006
  • M. Azimi, D. Britz, M. Engstler, M. Fritz, F. Mücklich, Advanced steel microstructural classification by deep learning methods, Sci. Rep. 8 (2018) 1–14. https://doi.org/10.1038/s41598-018-20037-5

Kontakt bei Fragen

Dr.-Ing. Dominik Britz

Stellvertretender Geschäftsführer

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Adrian Thome, M.Sc.

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