CN111157561A - 一种多相金属材料相成分识别的方法 - Google Patents

一种多相金属材料相成分识别的方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及一种多相金属材料相成分识别的方法，该方法根据用户输入的EBSD源数据信息，执行相识别的计算过程，用最符合实际情况的多个高斯分布拟合材料实际的菊池带斜率或衬度分布，确定EBSD源数据中每个点的成分。与现有技术相比，本发明可以帮助对多相金属材料的相成分分布和含量进行准确的分析，判断出符合真实微观结构的相成分，使得基于微观结构的成形及断裂行为多尺度研究更加准确可靠。

Description

一种多相金属材料相成分识别的方法
技术领域
本发明涉及一种，尤其是涉及一种多相金属材料相成分识别的方法。
背景技术
近年来，随着对节能减排、构件轻量化和安全性能等要求的不断提高，对轻质高强金属材料的需求越来大。例如，在汽车工业中，先进高强钢逐步取代传统钢板，越来越多地应用在前保险杠、横梁、B柱和覆盖件等关键部件上。轻质高强金属材料由于其高强度、低重量和综合性能好等优势，在汽车、航空航天、船舶和核电等核心领域备受青睐。较之传统结构材料，轻质高强金属通常由多个成分相组织，各组成相共同决定材料的综合性能，正确区分各组成相的成分和形貌是分析研究这类多相金属材料宏微观力学性能前提。
双相钢作为典型的多相金属材料，其主要成分为铁素体和马氏体，广泛应用于汽车和船舶工业。双相钢良好的力学性能归于其高强度马氏体相弥散分布在铁素体集体内，软的铁素体基体相则提供了较好的变形能力，而硬的马氏体相提高了双相钢的强度。各相的成分比和微观形貌直接影响材料的综合性能，因此掌握双相钢铁素体相和马氏体相的体积分数及分布，对预测双相钢的成形性能和断裂行为具有重要意义。然而，由于铁素体和马氏体晶体结构类似，均为体心立方晶体结构，在实际生产和科学研究中很难通过实验手段直接区分出铁素体相和马氏体相，现有技术中普遍采用人工识别方式，这种方式存在识别精度差、效率低下等问题。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种多相金属材料相成分识别的方法，采用有效实用的手段以区分识别多相金属材料各组成相的分布和形貌，对于研究双相钢等先进多相金属材料各组成相的力学行为十分必要。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种多相金属材料相成分识别的方法，该方法根据用户输入的EBSD源数据信息，执行相识别的计算过程，用最符合实际情况的多个高斯分布拟合材料实际的菊池带斜率或衬度分布，确定EBSD源数据中每个点的成分。
优选地，该方法具体包括以下步骤：
1)导入EBSD源数据，执行相识别的计算过程，并同时执行步骤2)和3)；
2)生成菊池带衬度或斜率的散点分布图，并根据散点分布拟合材料实际的菊池带衬度或斜率散点分布曲线图，并执行步骤6)；
3)生成菊池带衬度或斜率的形貌图，并执行步骤4)；
4)根据生成的形貌图进一步生成黑白图片，并识别黑白点相成分，执行步骤5)；
5)根据黑白图片和识别的黑白点相成分，拟合高斯分布曲线图，并执行步骤6)；
6)判断步骤2)得到的散点分布曲线图和步骤5)得到的高斯分布曲线图的差值是否超过设定范围，若为是，调整黑白比，返回步骤4)，若为否，识别结果可靠并结束。
优选地，该方法设置多种不同的相成分比，以生成多种相成分比的黑白形貌图及多种相成分比的高斯分布。
优选地，该方法若某一相成分比的高斯分布符合散点分布，而其它相成分比的高斯分布与散点分布误差较大，则以该相成分比进行分析，确定EBSD源数据中每个点的成分。
优选地，所述的生成菊池带衬度或斜率的形貌图以及生成黑白图片均采用matlab软件的自定义脚本来实现。
优选地，所述的自定义脚本包括驱动模块、所有路径和文件名指定模块、高斯拟合函数定义模块、高斯拟合结果转化为图片模块、BS或BC衬度图和柱状图的作图函数定义模块、黑白衬度图相成分的判断函数定义模块、ebsd源数据的降噪函数定义模块。
优选地，所述的驱动模块用于输出菊池带衬度或斜率的形貌图，以及高斯拟合结果。
优选地，所述的自定义脚本还包括多个自定义变量，分别如下：
generateImage_for_imageJ，是否生成BS衬度图；
identifyWith，择区分相的判据为BS或BC；
pname，待导入EBSD源数据的路径；
ebsd_filename，待导入EBSD源数据的文件名；
image_files_dir，待识别的黑白图的路径；
image_file，待识别的黑白图的文件名；
output_directory，拟合高斯分布的可视化图的输出路径；
plot_hist，是否生成BS柱状图；
plotGB，是否画出晶界；
Gaussian_fitting，是否进行高斯拟合；
smoothEBSD，是否对EBSDS源数据降噪；
F.numNeighbours，降噪强度参数。
与现有技术相比，本发明可以帮助对多相金属材料的相成分分布和含量进行准确的分析，判断出符合真实微观结构的相成分，使得基于微观结构的成形及断裂行为多尺度研究更加准确可靠。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为本发明生成的BS衬度图；
图3为将BS或BC衬度图转换成不同黑白比的衬度图；
图4为拟合黑白衬度图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本发明保护的范围。
本发明一种多相金属材料相成分识别的方法，根据用户输入的EBSD源数据信息，软件执行相识别的计算过程，用最符合实际情况的多个高斯分布拟合材料实际的菊池带斜率或衬度分布，确定EBSD源数据中每个点的成分。该识别方法可以帮助用户对多相金属材料的相成分分布和含量进行准确的分析，判断出符合真实微观结构的相成分，使得基于微观结构的成形及断裂行为多尺度研究更加准确可靠。
如图1所示，本发明方法具体包括以下步骤：
1)导入EBSD源数据，执行相识别的计算过程，并同时执行步骤2)和3)；
2)生成菊池带衬度或斜率的散点分布图，并根据散点分布拟合材料实际的菊池带衬度或斜率散点分布曲线图，并执行步骤6)；
3)生成菊池带衬度或斜率的形貌图，并执行步骤4)；
4)根据生成的形貌图进一步生成黑白图片，并识别黑白点相成分，执行步骤5)；
5)根据黑白图片和识别的黑白点相成分，拟合高斯分布曲线图，并执行步骤6)；
6)判断步骤2)得到的散点分布曲线图和步骤5)得到的高斯分布曲线图的差值是否超过设定范围，若为是，调整黑白比参数，返回步骤4)，若为否，识别结果可靠并结束。
本发明在导入EBSD源数据和生成BS衬度图前，需在phaseSeperation模块和specify_directory_filename模块自定义相关变量，其中表1为用户自定义变量及含义，表2为自定义脚本的设计说明。
表1
自定义变量 含义
User Defined Var#1 generateImage_for_imageJ 是否生成BS衬度图
User Defined Var#2 identifyWith 选择区分相的判据为BS或BC
User Defined Var#3 pname 待导入EBSD源数据的路径
User Defined Var#4 ebsd_filename 待导入EBSD源数据的文件名
User Defined Var#5 image_files_dir 待识别的黑白图的路径
User Defined Var#6 image_file 待识别的黑白图的文件名
User Defined Var#7 output_directory 拟合高斯分布的可视化图的输出路径
User Defined Var#8 plot_hist 是否生成BS柱状图
User Defined Var#9 plotGB 是否画出晶界
User Defined Var#10 Gaussian_fitting 是否进行高斯拟合
User Defined Var#11 smoothEBSD 是否对EBSDS源数据降噪
User Defined Var#12 F.numNeighbours 降噪强度参数
表2
Figure BDA0002308930490000051
本发明实现采用Matlab软件，MTEX是基于Matlab平台的一个免费工具包，利用EBSD和极图数据进行晶体织构的分析和建模。Matlab工具包MTEX提供了一种独特的方法来重现、分析晶体织构。特别地，MTEX可以导入EBSD、极图、ODF中任何一种数据，从中估计取向密度函数，计算晶体织构，模拟极图或ENSD数据。
Matlab常用的两种工作方式包括交互方式和批处理方式。Matlab完全开放系统，用户可以开发自己的工具相，可以方便地与Fortran、C等语言接口。本软件是用Matlab的m文件编写的程序。m文件，就是用Matlab语言编写的、可以在Matlab中运行的程序。它是以普通文本格式存放的，因而可以用任何文本编辑软件进行编辑。Matlab提供的m文件编辑器就是程序编辑器。
本发明实现的具体步骤如下：
1)在Matlab中启动Mtex工具包。
①在Matlab命令行窗口添加Mtex的路径：addpath MtexPath(Mtex工具包在用户电脑上的安装路径)
②启动Mtex：startup_mtex；
2)生成BS或BC衬度图
①在Matlab中打开程序
②定义变量generateImage_for_imageJ的值为true；定义变量identifyWith的值为’BS’或’BC’；定义待识别的EBSD数据存储路径pname、文件名ebsd_filename；定义待拟合的黑白图的存储路径image_files_dir和文件名image_file；定义图片输出路径output_directory。
③运行phaseSeparation.m文件，在图片输出路径生成BS或BC衬度图，如图2所示。
3)将BCS或BC衬度图转换成不同黑白比的图片
①打开ImageJ，File→Open打开BS或BC衬度图
②Image→Adjust→Threshold，将Default设置为B&W，拖动第二个滚动条，得到不同黑白比的图片，如图3所示，File→Save as→Tiff将tif格式的图片存储到import-images路径；
4)拟合BS或BC柱状图的高斯分布
①在Matlab中打开程序
②更改generateImage_for_imageJ的值为false
③运行phaseSeparation.m文件，在outputs路径生成不同黑白比衬度图的高斯拟合图片。
④比较不同黑白比衬度图的高斯拟合结果，得到最符合真实高斯分布的相分配比例(如图4所示，得到最符合真实情况的相分配比例为铁素体：马氏体＝69.76％：30.24％)
本发明用到的专业术语定义具体如下：
EBSD(Electron Backscattered Diffraction):电子背散射衍射；
DP(Dual Phase)Steel:双相钢；
BS(Band Slope):菊池带斜率；
BC(Band Contrast):菊池带衬度。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种多相金属材料相成分识别的方法，其特征在于，该方法根据用户输入的EBSD源数据信息，执行相识别的计算过程，用最符合实际情况的多个高斯分布拟合材料实际的菊池带斜率或衬度分布，确定EBSD源数据中每个点的成分。
2.根据权利要求1所述的一种多相金属材料相成分识别的方法，其特征在于，该方法具体包括以下步骤：
1)导入EBSD源数据，执行相识别的计算过程，并同时执行步骤2)和3)；
2)生成菊池带衬度或斜率的散点分布图，并根据散点分布拟合材料实际的菊池带衬度或斜率散点分布曲线图，并执行步骤6)；
3)生成菊池带衬度或斜率的形貌图，并执行步骤4)；
4)根据生成的形貌图进一步生成黑白图片，并识别黑白点相成分，执行步骤5)；
5)根据黑白图片和识别的黑白点相成分，拟合高斯分布曲线图，并执行步骤6)；
6)判断步骤2)得到的散点分布曲线图和步骤5)得到的高斯分布曲线图的差值是否超过设定范围，若为是，调整黑白比，返回步骤4)，若为否，识别结果可靠并结束。
3.根据权利要求2所述的一种多相金属材料相成分识别的方法，其特征在于，该方法设置多种不同的相成分比，以生成多种相成分比的黑白形貌图及多种相成分比的高斯分布。
4.根据权利要求2所述的一种多相金属材料相成分识别的方法，其特征在于，该方法若某一相成分比的高斯分布符合散点分布，而其它相成分比的高斯分布与散点分布误差较大，则以该相成分比进行分析，确定EBSD源数据中每个点的成分。
5.根据权利要求2所述的一种多相金属材料相成分识别的方法，其特征在于，所述的生成菊池带衬度或斜率的形貌图以及生成黑白图片均采用matlab软件的自定义脚本来实现。
6.根据权利要求5所述的一种多相金属材料相成分识别的方法，其特征在于，所述的自定义脚本包括驱动模块、所有路径和文件名指定模块、高斯拟合函数定义模块、高斯拟合结果转化为图片模块、BS或BC衬度图和柱状图的作图函数定义模块、黑白衬度图相成分的判断函数定义模块、ebsd源数据的降噪函数定义模块。
7.根据权利要求6所述的一种多相金属材料相成分识别的方法，其特征在于，所述的驱动模块用于输出菊池带衬度或斜率的形貌图，以及高斯拟合结果。
8.根据权利要求5所述的一种多相金属材料相成分识别的方法，其特征在于，所述的自定义脚本还包括多个自定义变量，分别如下：
generateImage_for_imageJ，是否生成BS衬度图；
identifyWith，择区分相的判据为BS或BC；
pname，待导入EBSD源数据的路径；
ebsd_filename，待导入EBSD源数据的文件名；
image_files_dir，待识别的黑白图的路径；
image_file，待识别的黑白图的文件名；
output_directory，拟合高斯分布的可视化图的输出路径；
plot_hist，是否生成BS柱状图；
plotGB，是否画出晶界；
Gaussian_fitting，是否进行高斯拟合；
smoothEBSD，是否对EBSDS源数据降噪；
F.numNeighbours，降噪强度参数。
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