Klassifizierung nicht-metallischer Einschlüsse

Aufgabenstellung:

  • Zur Bestimmung der chemischen Zusammensetzung submikroskopischer, nicht-metallischer Einschlüsse (NME) im Stahl ist die Analyse im Rasterelektronenmikroskop (REM) mit energiedisperser Röntgenspektroskopie (EDX) weit verbreitet (Auflösungsgrenze ca. 200-300 nm).
  • Da Informationen über die chemische Zusammensetzung allerdings auch aus dem Rückstreuelektronen (BSE)-Detektor-Bild des REM oder der Partikelform abgeleitet werden können, wurde untersucht, inwiefern mittels maschinellen Lernens (ML) eine Auswertung rein durch eine bildbasierte Klassifizierung ohne aufwendige EDX-Messung möglich ist.

Umsetzung:

  • Datensatz: BSE-Aufnahmen der NME, zugehörige Grundwahrheit wird aus dem EDX-Spektrum bestimmt.
  • Einsatz von Deep Learning: Klassifikationsmodell nur anhand der BSE-Aufnahmen.
  • In diesem Anwendungsbeispiel werden 5 Klassen berücksichtigt: Carbonitride, Oxide, Sulfide, gemischte Oxid-Sulfide sowie „Nicht-Einschlüsse“ (z.B. Poren, Kratzer, Kontaminationen).

BSE Aufnahme der 5 Klassen

Ergebnisse:

  • Das DL-Modell kann die chemische Zusammensetzung der NME, nur anhand des BSE-Bildes, mit einer Genauigkeit von 84,9% bestimmen.
  • Insbesondere Carbonitride, Sulfide und „Nicht-Einschlüsse“ können zuverlässig klassifiziert werden.

Anwendungsbereiche:

  • Zeitersparnis durch Substitution der EDX-Messung mit einer reinen Bildauswertung.

Kooperationspartner:

  • Aktien-Gesellschaft der Dillinger Hüttenwerke, Dillingen/Saar
  • Department of Materials Science and Engineering, Carnegie Mellon University, Pittsburgh

Referenzen:

Kontakt bei Fragen

Dr.-Ing. Dominik Britz

Stellvertretender Geschäftsführer

+49 681 302 70540
d.britz@mec-s.de
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Adrian Thome, M.Sc.

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