Segmentierung ehemaliger Austenitkörner in Stahl

Aufgabenstellung:

  • Obwohl die Bestimmung der ehemaligen Austenitkorngröße eines Stahls eine lange bekannte Fragestellung ist, leiden die etablierten Ansätze (z.B. chemisches Ätzen mit Bechet-Beaujard oder kristallographische Rekonstruktion mittels Elektronenrückstreubeugung (EBSD)) unter verfahrensspezifischen Nachteilen.
  • Einerseits soll ein Deep Learning (DL) Modell trainiert werden, um in Gefügen nach Bechet-Beaujard-Ätzung, trotz der dabei oft auftretenden Ätzartefakte, die ehemaligen Austenitkörner (PAG) robust segmentieren zu können. Andererseits soll ein DL-Modell trainiert werden, um auch in regulären Nital-geätzten Gefügen unter bestimmten Voraussetzungen die PAG segmentieren zu können.

Umsetzung:

  • Einsatz von Deep Learning (semantische Segmentierung).
  • Trainieren separater Modelle für Bechet-Beaujard- und Nital-Ätzung.
  • Verwendung von korrelativer Mikroskopie (LM/REM und EBSD) für eine objektive Grundwahrheit.

Segmentierungsbeispiel bei Austenitkörner

Ergebnisse:

  • Sehr gute Modell Performance sowohl für Bechet-Beaujard- als auch Nital-Ätzung.
  • Gute Segmentierungen auch bei neuen, ungesehenen Aufnahmen.

Segmentierung von Bechet-Beaujard Aufnahmen

Segmentierung von Nital Aufnahmen

Anwendungsbereiche:

  • Automatisierte, objektive und reproduzierbare Bestimmung der ehemaligen Austenitkorngröße.
  • Gegenüber der noch oft manuellen Auswertung (z.B. Vergleichskorngröße nach Linienschnittverfahren) kann hier auch die Korngrößenverteilung bestimmt werden.
  • Effizienzsteigerung: auch große Probenbereiche (z.B. 2 mm x 2 mm) können schnell quantifiziert werden.
  • Zeitersparnis, falls eine EBSD-Rekonstruktion substituiert wird.
  • Verbesserte Gefügeanalyse als Grundlage von Prozess-Gefüge-Eigenschaftskorrelationen.

Kooperationspartner:

  • Aktien-Gesellschaft der Dillinger Hüttenwerke, Dillingen/Saar

Referenzen:

  • Bachmann, B. I., Müller, M., Britz, D., Durmaz, A. R., Ackermann, M., Shchyglo, O., Staudt, T., & Mücklich, F. (2022). Efficient reconstruction of prior austenite grains in steel from etched light optical micrographs using deep learning and annotations from correlative microscopy. Frontiers in Materials, 9(October), 1–18. https://doi.org/10.3389/fmats.2022.1033505
  • Laub, M., Bachmann, B.-I., Detemple, E., Scherff, F., Staudt, T., Müller, M., Britz, D., Mücklich, F., & Motz, C. (2022). Determination of grain size distribution of prior austenite grains through a combination of a modified contrasting method and machine learning. Practical Metallography, 60(1), 4–36. https://doi.org/10.1515/pm-2022-1025

 

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Stellvertretender Geschäftsführer

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Adrian Thome, M.Sc.

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