JP2004163400A

JP2004163400A - Method of evaluating inclusions in metal sample, evaluation apparatus, computer program, and computer-readable storage medium

Info

Publication number: JP2004163400A
Application number: JP2003166773A
Authority: JP
Inventors: Kazusane Mizukami; 和実水上; Kaoru Mizuno; 薫水野; Yoshiaki Kusano; 祥昌草野
Original assignee: Nippon Steel Corp
Current assignee: Nippon Steel Corp
Priority date: 2002-09-20
Filing date: 2003-06-11
Publication date: 2004-06-10
Anticipated expiration: 2023-06-11
Also published as: JP4038154B2

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide a method and an apparatus, for directly, quickly, and accurately evaluating inclusions and so forth, in a metal sample. <P>SOLUTION: In the method of evaluating the inclusions and so forth in the metal sample, at a stage in which spark discharge to the metal sample is repeated, for example by about 10 times, so that the non-metal inclusions and/or the precipitates existing in the metal sample generate selective discharge, and before the stage in which the discharge is not shifted to non-selective discharge, the surface of the metal sample on which the selective discharge is generated is observed and evaluated directly and in a manner of video. The apparatus using the evaluation method, a computer program, and a storage medium are provided. <P>COPYRIGHT: (C)2004,JPO

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、金属試料中介在物等の評価方法に関し、より詳しくは金属試料に対してスパーク放電を発生させると、非金属介在物及び析出物（以下、単に「介在物等」ともいう。）が選択的に放電を受け、爆発することにより、その大きさが拡大され、かつ高コントラストになる現象を利用することにより、介在物等を画像解析などで、迅速かつ正確に評価する方法に関するものである。本発明は、同様に、金属試料中介在物等の評価装置、それに用いるコンピュータプログラム、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体にも関する。
【０００２】
【従来の技術】
金属材料中には非金属介在物および析出物（例えば、MnSのような硫化物、Al₂O₃のような酸化物、またはTi(C,N)のような炭化物、窒化物）が存在し、その組成、大きさ、個数などにより、例えば疲労強度の低下、腐食や水素誘起割れ、スリバー表面疵などの原因となり、金属の品質に大きな影響を及ぼす。そのため、これら介在物等の大きさ、個数、組成、粒径分布に関する諸情報を迅速かつ正確に定量解析することは、金属材料の品質管理を行なう上で、非常に重要である。
【０００３】
金属材料中に存在する介在物等の従来の検査方法としては、ASTM法、JIS法、仏国のMICHELIN社が開発したMICHELIN法などの顕微鏡試験法が知られている。例えば、JIS-G-0555に定められている顕微鏡試験法は、金属試料を研磨した後、顕微鏡の倍率を原則400倍として少なくとも視野数60以上を観察し、介在物等が占める面積率より鋼の清浄度を判定するものである。これらの従来法はいずれも光学顕微鏡による目視検査であるため、検査速度が遅く、また介在物等と、塵埃、研磨疵、錆などの誤認要因とを分別するための一定尺度が明確でないために誤差が大きく、測定の精度面で問題があった。
【０００４】
前記誤認要因を分別可能な検査装置として、特許文献１には、非金属介在物を撮像し、得られた撮像結果から形状係数Ｋ（周囲長の二乗と面積の比）を求めることにより、介在物と誤認要因とを自動的に分別し定量解析する画像処理装置が開示されている。しかし、一般的に、母材金属と介在物等のコントラストは明確でない場合が多いため、画像処理で白黒２値化した時点で誤差が発生し、介在物等の個数、粒径分布を確実に判断することには難があった。さらに、画像処理では、介在物等の形態的特徴は分別できても、その組成に関する情報を得ることは原理的に不可能である。
【０００５】
また、顕微鏡試験法とは異なる別の評価方法として、特許文献２および非特許文献１には、金属試料に対して約２０００パルスのスパーク放電発光分析法を行い、酸化物形成元素の非常に強い発光（異常発光）強度は、１個の酸化物が発光するものと仮定した上で、初期数百パルスの予備放電データを除去した放電データから、酸化物粒径を求める方法が開示されている。非特許文献２には、金属試料に対してスパーク放電発光分析法を行い、得られた発光分析データ中、ある閾値を超えたパルスデータのみが介在物等であると仮定して、その強度からアルミナ介在物の大きさと頻度を求めた例が示されている。これらの方法は、発光強度という光学的情報をデータ処理したものであり、個人誤差が少なく、多元素同時発光を利用した組成解析が行えるという利点はあるものの、「１回の異常パルス発光は１個の酸化物が発光する」という仮定に対し、後述するように、数mmφという実際の放電痕跡を観察する限りは「１回のパルス発光は複数個の介在物（酸化物）の発光である」と考えるのが自然であり、この方法の測定精度には疑問がある。
【０００６】
上述のように、金属材料の品質管理を行う上で、金属中の介在物等の粒径、頻度、組成を迅速かつ正確に定量解析することは、非常に重要であるにもかかわらず、従来の顕微鏡観察法においては、官能検査特有の誤差と検査時間がかかるという問題点があり、発光分析法による推定法では、確実性の低い仮定の下に発光パルス強度から間接的に介在物等の粒度を推定せざるを得ない問題点を含んでおり、従って根本的な解決策とはなっていなかった。
【特許文献１】
特開平９−３３５１６号公報
【特許文献２】
特開平１０−３００６５９号公報
【非特許文献１】
学術誌CAMP-ISIJ、14巻、2001年、813頁
【非特許文献２】
ISIJ International, 37巻、1997年、No.6,637頁
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
本発明は、従来技術の前記問題点を解決し、金属試料中の介在物等に関する組成、存在領域、個数、粒度分布等の情報を迅速かつ正確に評価する方法、装置、コンピュータプログラム、および読み取り可能な記憶媒体を提供することを課題とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明者は、金属などの導体中に含有される介在物等の不導体物質に電圧を印加すると、金属と不導体の境界領域に分極が生じて、その部分を狙い選択的に放電が起きる（介在物等への選択的放電現象）ことに着目し、金属試料に１〜数千パルスの発光分光分析を行い、得られた発光スペクトルのうち、特に発光初期の数百パルスを解析することにより、介在物等の存在個数、粒径、含有量、または平均粒径を所定の式に従って求めることができることを、特開平４−２３８２５０号公報で開示している。特開平９−４３１４５０号公報には、本発明者が特開平４−２３８２５０号公報で開示している知見に基づき、放電発光スペクトルを測定、解析して、介在物等の組成および粒度分布を求める方法が開示されている。
【０００９】
このように、介在物等への選択的放電現象は、介在物等に関する多くの情報をもたらすことが知られている。本発明者は、従来のＰＤＡ（パルス放電分析）理論においては、金属中介在物等に放電が発生し始めてから安定放電状態に至るまでの放電は、いわゆる予備放電として除去した上で、安定放電に至ってからのデータのみで議論がなされているが、特開平４−２３８２５０号公報や特開平９−４３１４５０号公報において、介在物等への選択的放電を行った際の「表面状態の経時変化に対する知見」が欠如していることに着目し、介在物等への選択放電を行った際の金属表面状態の経時変化について、(i)放電開始前の介在物等存在状態、(ii)放電初期の介在物等への選択的放電状態、(iii)安定放電状態の３ステージに分けてより詳細な観察を行なった。なお、試料には微量Ｔｉを含有する鉄鋼を用い、該試料中の特定成分（Ｔｉ）の発光分光分析を行なった。
【００１０】
図１は、試料中の特定成分（Ｔｉ）に対して、横軸に時間Ｔ（スパーク放電パルス数）、縦軸にＴｉ発光強度Ｉを記したＩＴ曲線である。発光強度は、放電初期の約数百パルスまでに徐々に低下して、その後安定することがわかる。
【００１１】
さらに、本発明者は、試料のスパーク放電時の下記４ステージにおける介在物等の形状、個数、組成について、顕微鏡、走査型電子顕微鏡、電子マイクロプローブ二次元マッピング法（以下、ＣＭＡ法と略記する）等を用いて解析を実施した。
【００１２】
ステージ(a)：スパーク０パルス（放電前）
ステージ(b)：スパーク１０パルス時
ステージ(c)：スパーク５００パルス時
ステージ(d)：スパーク５０００パルス時
その結果、図２に示すように、１０パルス時(b)には介在物等へ選択的に放電が発生して介在物等が微細分散すること、５００パルス時(c)や５０００パルス時(d)には試料表層は溶融化現象を起こして介在物等らしい形状は見ることができなくなることを見出した。さらに、CMA法（電子マイクロプローブ二次元マッピング法）を用いて、Ｔｉ成分の解析を２次元平面分布で行なった結果、図３に示すように、スパーク放電前(a)には介在物等個数は約500×500μｍ四方に約数百個観察されるのに対して、５００パルス時(c)や５０００パルス時(d)では同じ面積あたりの介在物等個数が数個程度と激減している事実を発見した。これは、５００パルス時(c)や５０００パルス時(d)では介在物等の相当数が選択放電を受けて崩壊したことを示している。
【００１３】
次に、本発明者は、このときＴｉ強度も介在物等個数と同様に激減しているか否かを確かめるために、CMA法によって求めた前記各ステージにおける単位面積あたりＴｉ／Ｆｅの強度比の計測を行なった。放電開始前ゼロパルス時のＴｉ／Ｆｅ強度比を１００としたときの比強度を図４に示す。放電初期の１０パルス発光時には、放電開始前０パルス時よりも比強度が大きくなるが、放電５００パルス時および５０００パルス時の強度は、放電開始前ゼロパルス時の強度レベルとほぼ同じである。
【００１４】
従って、本発明者は、上記知見から、Ｔｉ介在物は選択放電を受けたあとに、イオン化、原子化して発光に寄与するものと、母材に微細分散化していくものがあることを突き止めた。すなわち、スパーク放電前は、介在物等の大きさは放電スポット径と同レベルであるために、選択放電を受けると高いスペクトル線強度を与えるが、数百パルス以降になると、表層に存在していた介在物等の殆どは選択放電を受けて崩壊し、母材に微細分散化していくことを突き止めた。
【００１５】
本発明は、上記の介在物等が選択放電を受けて微細分散化していく時系列的な変化を観察する中で、介在物等を含む試料の表面に１０回程度のパルス放電をした時点で止めて、観察すると、介在物等に選択放電が顕著に発生していることに気付くとともに、従来の光学顕微鏡用試料として供される研磨だけの観察面と比較して介在物等が、大きく観察され、かつ高コントラストになっていること、またその成分濃度も数倍に強調されていることを見出し、本発明を完成したものである。即ち、本発明は、下記を提供することにより、本発明の上記課題を解決するものである。
【００１６】
（１）金属試料表層（の表面疵）と電極との間に（選択的に）電場を印加して、該表層に存在する介在物および／または析出物と電極との間に選択的にスパーク放電を発生させ、該放電が非選択的放電に遷移する以前の段階で複数回スパーク放電を行い、前記金属試料の表層を映像的観察評価することにより、介在物および／または析出物（介在物等）の形状、個数、大きさ、存在領域および／または粒度分布を求めることを特徴とする金属試料中介在物の評価方法。
【００１７】
（２）金属試料の表層と電極との間に電場を印加して、該表層に存在する介在物および／または析出物と電極との間に選択的にスパーク放電を発生させ、その放電による発光スペクトルを解析することにより、前記介在物および／または析出物の組成を特定することを特徴とする上記（１）に記載の金属試料中介在物の評価方法。
【００１８】
（３）前記スパーク放電回数が１回以上５００回未満であることを特徴とする上記（１）（２）に記載の金属試料中介在物の評価方法。
【００１９】
（４）前記スパーク放電回数が１回以上２０回以下であることを特徴とする上記（１）（２）に記載の金属試料中介在物の評価方法。
【００２０】
（５）前記映像的観察評価が画像解析である上記（１）〜（４）に記載の金属試料中介在物等の評価方法。
【００２１】
（６）前記金属試料が鉄鋼である上記（１）〜（５）に記載の金属試料中介在物等の評価方法。
【００２２】
（７）（ａ）金属試料表層と電極との間に不活性ガス雰囲気を形成する不活性ガス供給装置、
（ｂ）金属試料の表層との間に選択的にスパーク放電を発生させる電極を有する放電装置、
（ｃ）前記放電による金属試料表層からの発光スペクトルを分光装置（回折格子、特定波長フィルターなど）を介してスペクトル分解し、検出器で受光する分光装置、
（ｄ）前記分光装置からの発光スペクトル信号を電気信号に変換する測光装置と、前記信号を解析して、介在物および／または析出物の組成を特定するスペクトル解析演算処理装置を含むデータ処理装置、及び
（ｅ）金属試料の表層を映像的観察評価して介在物および／または析出物の形状、個数、大きさ、存在領域および／または粒度分布を求める観察評価装置
を備えることを特徴とする金属試料中介在物等の評価装置。
【００２３】
（８）前記観察評価装置が、画像撮影装置および情報処理装置からなる画像解析処理装置であることを特徴とする上記（７）に記載の金属試料中介在物等の評価装置。
【００２４】
（９）前記スパーク放電発光、前記組成特定、及び前記映像的観察評価を、一括してコンピュータ制御することを特徴とする上記（７）（８）に記載の金属試料中介在物等の評価装置。
【００２５】
（１０）金属試料の表層と電極との間に電場を印加して、該表層に存在する介在物および／または析出物と電極との間に選択的にスパーク放電を発生させ、該放電が非選択的放電に遷移する以前の段階で複数回スパーク放電を行い、
前記放電による発光スペクトルを解析することにより介在物および／または析出物の組成を特定し、
前記金属試料の表層を画像解析することにより、介在物および／または析出物の形状、個数、大きさ、存在領域および／または粒度分布を求める処理を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
【００２６】
（１１）上記（１０）に記載のコンピュータプログラムを格納したことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
【００２７】
【発明の実施の形態】
以下、本発明を詳細に説明する。ここでは、Ｔｉを含有する鉄鋼材料を例にとり説明を行なうが、本発明はこれに限定されるものではなく、金属材料としては、鉄、鋼、アルミニウム、銅、チタン、ステンレス鋼など、種々の金属について適用可能である。
【００２８】
本発明は、金属試料中の介在物等の組成、存在領域、個数、大きさ、粒度分布等を迅速かつ正確に評価することを目的とし、一般的に金属の多成分同時分析用として広く汎用されているスパーク放電発光分析装置の放電機能を活用することにより、簡易に介在物等を選択的にコントラスト強く浮き立たせる方式を提供するものである。
【００２９】
本発明において試料と電極の間にスパーク放電を行う方法及び装置は特に限定されないが、好適にはスパーク放電発光分析法及び装置を用いる。
【００３０】
スパーク放電発光分析法は広く知られている（例えば、アグネ「最新の鉄鋼状態分析」、１９７９年、１１２頁や日本鉄鋼協会「鉄鋼の製造のための分析解析技術」、２００２年、２７頁）。目的とする試料を採取、切断、切削した後、研削または研磨して表面を平滑な平面状に仕上げ、該試料を図５に示す如き発光分光分析装置にセットして、該試料と電極との間にスパーク放電を起こし、１〜数千パルスまで測定を行なう。
【００３１】
パルス数が指定できない機種の場合は放電周波数と放電時間を指定する事により放電回数を定める事ができる。試料は、通常粒度＃80〜＃200番の研磨紙で研磨し、不活性ガス雰囲気下で該試料と電極間にスパーク放電を行なう。該不活性ガスにはＡｒなどが使用される。得られた発光スペクトルを分光器によって分光し、１パルス毎の発光スペクトル線強度を一定時間積算した後、デジタル信号値に変換して測定する一定時間積分測光法を行なう。
【００３２】
図５の発光分光分析装置では、アルゴンなどで不活性雰囲気が供給された分析試料１に対して電極２からスパーク放電を行う。３は放電装置である。試料１の発光を集光レンズ４で集め、スリット５を介して回折格子６でスペクトル分解し、分光スペクトル７を電子増倍管などの検出器８および測光装置９で検出および電気信号変換し、演算処理装置１０でスペクトル光を分析することにより所謂スパーク放電発光分析を行うことができる。図５の２０が発光部、３０が分光部、４０がデータ処理部である。スパーク放電発光分析法およびそのための装置自体は公知である。なお分光機能としては回折格子のほかに特定波長のみを通過させる波長フィルターなども適用できる。
【００３３】
スパーク放電発光分析法を利用して、介在物等の組成分析を行う方法は公知であり、本発明でも同様の方法で行うことができる。
【００３４】
一般的には、本発明に従い選択放電段階で金属試料表面を映像的観察評価するためのスパーク放電と、介在物等の組成を分析するためのスパーク放電発光は異なる工程として行うが、選択放電段階で金属試料表面を映像的観察評価するためのスパーク放電におけるスパーク放電発光を利用して介在物等の組成を分析することができれば、これらを共通させてもよい。また、同一試料について介在物等の組成を分析するためにスパーク放電発光分析を、金属試料表面を映像的観察評価するための選択放電と別に行う場合、そのスパーク放電発光分析のための放電は選択放電段階で停止する必要は必ずしもなく、介在物等の組成を分析できればよい。
【００３５】
介在物Ｔｉの大きさは、スパーク放電前は放電スポット径と同レベルであるために、介在物等への選択放電を受けると高いスペクトル線強度を与えるが、数百パルス以降になると、表層に存在していた介在物等の殆どは選択放電を受けて崩壊し、母材に微細分散化していく。
【００３６】
図６に、発光分光分析時における介在物等の分解微細化および蒸発イメージの経時変化を模式的に示す。図６の左図に見られる如く、試料と電極間にＡｒガス雰囲気で電圧を印加すると、介在物等の大きさに応じて、介在物等と母材の地鉄との境界部に電荷が蓄積され、分極が発生する。図６の中図に見られる如く、電圧をさらに印加すると、試料と電極間に絶縁破壊が発生し、電子雪崩現象で細い糸状の放電チャンネルが形成される。この急激な通電でArがAr+イオンやAr*メタステーブルイオンへと励起される。次に試料表面の電界不均一部に陰極点が形成され爆発が起きる。この時、上述した介在物と母材地鉄との境界部は典型的な電界不均一部であるため介在物は自らが帯電爆発して崩壊する。この時、崩壊した介在物の一部は微細化して母材の地鉄中に分散すると共に、一部はベーパージェット流として陽極電極側に噴出し、Ar+,Ar*イオンなど活性種と衝突しプラズマ光を形成する。このようにして介在物は高いスペクトル線強度を与えながら帯電爆発して微細分散化していく。図６の右図に見られる如く、約数百パルスを経ると、スパーク放電前に表層に存在していた介在物等は、放電により蒸発、あるいは母材に微細分散化するため、放電スポットが当たった部分においては、母材に含まれる固溶成分の発光と、不溶成分が微細分散化された分の発光を足し合わせた合計の発光を示すこととなる。また、表面がＡｒスパッタリングなどによって蒸発し、不溶成分が試料表面に新たに析出すると、該不溶成分に対して新たに放電が発生するため、この部位に放電スポットが当たったときには高いスペクトル線強度が得られるが、放電初期の絶縁破壊時に蓄えられる電荷が、この時点では容易に周囲のイオン、電荷により運ばれるため、この時の発光強度は、放電初期の数百パルスと比較してはるかに小さい。
【００３７】
本発明は、上述したスパーク放電発光分析装置による放電処理を下記条件で実施することにより介在物等を選択的に浮き出たせることを可能とするものである。
【００３８】
すなわち、目的とする試料を採取、切断、切削した後、研削または／および研磨して表面を平滑な平面状に仕上げる。試料は、通常のスパーク放電では粒度＃80〜＃200番の研磨紙で研磨するが、本発明の場合は、その後、粒度＃400番〜#2000番相当で研磨したのち必要に応じてダイヤモンド研磨などの工程を経て、通常の光学顕微鏡観察用の鏡面研磨面試料を作製する。数μｍ以上の比較的大きな介在物等を検出する場合は、時間短縮のため粒度＃数百番相当でとどめてもよいが、数μｍ以下の微小介在物等を検出する場合は、研磨疵との区別を明確にするために、鏡面研磨面を得ることが望ましい。
【００３９】
次に、得られた研磨面を図５に示す発光分光分析装置にセットして、該試料と電極との間に１〜数百パルス（一般的に５００回未満）のスパーク放電を起こす。この放電回数は、好ましくは１００回以下であるが、更に介在物等への選択放電が顕著に観察される回数として約２０パルス以下に限定することにより、介在物等を選択放電により爆発させることが可能となる。
【００４０】
上述した方法で作製した試料の放電前後における試料表面を図７に示す。この図からわかるように、放電前には、コントラストが弱く、介在物等の個数、大きさが不明瞭であったのが、放電後には、介在物等が選択放電を受けて爆発し広がった結果、見かけ上の大きさが大きく、かつ高コントラストになっていることが観察される。図８に同じ試料を研磨して、顕微鏡観察した場合の介在物等の粒度分布と、本発明に従う１０回放電後の顕微鏡観察による介在物等の粒度分布を比較して示す。この図より、粒度分布のうち、観察される同一面積あたりの頻度は、縦軸方向に約１桁増加し、大きさは横軸方向に約数倍に拡大されて観察されていることがわかる。しかし、上記の試料に更にスパーク放電を繰り返すと、例えば５００回の放電の後には、介在物等は、放電前の元の大きさと比較しても、微細分散化し、顕微鏡では観察が難しくなる。
【００４１】
図６を参照すると、図６左図の大きな●で示した介在物等は地金と介在物等の境界に分極が発生する。この介在物と母材地鉄との境界部は典型的な電界不均一部であるため介在物は自らが帯電爆発して崩壊する。この時、崩壊した介在物の一部は微細化して母材の地鉄中に分散すると共に、一部はベーパージェット流として陽極電極側に噴出し、Ar+,Ar*イオンなど活性種と衝突しプラズマ光を形成する。これが介在物等への選択放電現象である。そのため、放電初期においては、介在物等起因の高強度発光が顕著に出現することとなる。このとき放電を受けた介在物等は、微細な介在物等（図６右図の小さな●）の群落（大きな介在物等として見える）となるが、元の介在物等の大きさより広がって存在するために、顕微鏡観察すると、介在物等（小さな●の集合体）が大きく見える。しかし、さらに放電を続けると、微細分散化した介在物等（小さな●）が元の介在物等の位置から金属試料表面全体に更に分散して均一に分布するようになるために、また放電前には電極と試料間は絶縁状態だったのがその間に電子や不活性ガスイオンなど電荷を運ぶ物質が存在するために、容易に電流が流れるようになり、介在物等のみならず、金属母材への放電も多く発生するようになる。この状態では、介在物等だけへの選択放電は稀となり、母材と介在物等を一緒に含んで無選択放電が起きるようになってくる。この状態が図１及び図６の安定放電の状態である。
【００４２】
このように金属試料の表層と電極の間のスパーク放電は選択放電から非選択放電に移行するが、本発明によれば、金属試料の介在物等への選択放電が顕著に発生する段階で放電を停止して、この段階で金属試料表面を映像的に観察評価する。この選択放電段階の金属試料表面は、金属試料中の介在物等が大きくかつ高コントラストになり、しかも個々の介在物等を直接観察できる特徴を有する。
【００４３】
このとき金属試料表面の映像的観察評価を、例えば、周知の画像解析法を用いて行えば、金属試料表面に顕在化された介在物等を個々にかつ直接に評価して、金属試料中介在物等の個数と大きさの情報を迅速かつ正確に直接評価できるものである。
【００４４】
従来、金属中に含まれる介在物等の粒径、頻度、組成を迅速かつ正確に定量する必要性は非常に高いにもかかわらず、顕微鏡観察法においては官能検査特有の誤差と時間がかかるという問題点があり、また発光分析法による推定法では発光パルス強度から間接的に介在物等粒度を推定せざるを得ないという問題点があった。これに対し、本発明の評価方法によれば、塵埃などの誤差要因となる物質と介在物等が混在する試料表面の中で介在物等のみを選択的に放電させて、介在物等を高コントラストにすることが可能であり、顕微鏡観察の特徴である介在物等を個々にかつ直接評価するメリットを享受しながら、画像処理技術を適用して迅速性と正確さの両方を達成することが可能になった。
【００４５】
さらに、従来の顕微鏡観察法では介在物等の組成情報を得ることは原理的に困難であったのに対して、本発明では、スパーク放電させるので、スパーク放電発光分析法を用いて放電初期における分光スペクトルより多元素情報を得ることが簡易であり、この情報から介在物等の構成元素に関する情報を得ることが可能となった。
【００４６】
以上のように、本発明は、従来の顕微鏡観察法とスパーク放電発光分析法の両方で得ていた情報を同時に得ると共に、金属中に含まれる介在物等の粒径、頻度、組成を迅速かつ正確に定量することを可能とするものである。
【００４７】
また、本発明の選択放電後の金属試料表面の映像的観察評価方法は、上記の特徴のほか下記の利点を有することも確認された。
【００４８】
１）介在物等拡大効果：選択放電により介在物等が元の大きさの数倍に爆発して拡大される。その結果、大型介在物等では簡易に画像処理することを容易にすると共に、数μｍ以下の小型の介在物等は通常の光学顕微鏡では発見することが困難であるが、本発明では容易に観察できるようになる。
【００４９】
２）表層下誘爆効果：選択放電で与えられる爆発の大きさは介在物等が研磨面に表出した面積に比例するのではなく、研磨面から母材金属中に埋没している体積に比例するので（蓄えられる電荷が体積に比例する）、爆発後の金属試料表面に見える介在物等の大きさは、爆発前に表層下に隠れていた介在物等の実大きさを反映した大きさになる。このため、通常の研磨面観察では３次元の介在物等を２次元に投影した形であるため真の大きさより小さく評価される可能性が高いのに比較して、本方法の評価はより３次元の介在物等の形状を反映できるという利点を有する。
【００５０】
３）コントラスト増大効果：介在物等の爆発に伴い、コントラストが増大するため、２値化画像処理を行なう上で、明瞭な閾値を与え、自動化、迅速化する上で、非常に有効である。
【００５１】
４）組成分析効果：スパーク放電発光分析装置の多元素同時発光情報より、介在物等を構成する元素を容易に知ることができる。
【００５２】
５）表面濃度増幅効果：介在物等の爆発に伴い、表層に微細分散した元素の濃度は、研磨だけの面と比較すると、数倍の濃度を示す。これにより表層を例えばＣＭＡなどの元素マッピング分析装置で観察すると、介在物等の分布状況をより明確に知りうると共に、個々の介在物等構成元素を容易に把握することが可能となる。
【００５３】
本発明において、放電前の研磨面における介在物等の寸法および数量は、選択放電後の介在物等の寸法および数量と１：１で対応するものではない。また介在物等の拡大倍率も硫化物、酸化物、炭窒化物など一様に同じ倍率であるとは限らない。しかしながら、選択放電前後の介在物等の形状、個数、分布においては、相関が認められるとともに、放電前には顕在化しにくかった介在物等が画像解析を容易にするように拡大、高コントラスト化されて、「個々」の介在物等を「直接」に評価しやすくするので、本発明の評価方法は介在物等の評価方法として、従来技術にない有用性を有し、その価値は高いものである。
【００５４】
特に金属材料品質を決定する介在物等のうち、大型有害介在物等の個数と大きさは、疲労強度や線材の延伸性能、軸受鋼の転動疲労寿命などに大きな影響を与えるため、これらの介在物等に関する情報を、より多くの視野、製品に関して速く、低コストで、かつ精度よく評価する手法の開発は重要である。
【００５５】
本発明は、このような大型の介在物等の個数と大きさを画像処理等で自動化、機械化して評価する上で、従来技術を飛躍的に改良させる効果をもつ。
【００５６】
選択放電の回数は、試料の種類および放電条件に依存するが、一般的には、数百回以下であり、通常５００回未満が好ましく、１００回以下、より好ましくは２０回以下であり、特に１０回程度が好ましい。介在物等への選択放電は、試料の種類および放電条件に依存するが、図１のスパーク放電強度の時系列的チャートを観察すれば明らかなように、一般的には５００回未満に集中している。従ってこの回数までのパルス発光にかかわる成分および強度を解析することにより介在物等の組成を明らかにすることができる。選択放電の段階にあるかどうかは、発光強度の時系列的チャートを観察すれば明らかであり、試料表面を観察しても、容易に知ることができる。また介在物等の個々の大きさを特定するには、母材金属への放電が少なく、かつ介在物等の大きさが特定できる回数としては、通常１００回以下が好ましく、より好ましくは１０回から２０回が好ましい。放電回数は１回でも、介在物等を選択放電させることは可能であり、コントラストも高く見えるため、介在物等観察には適している。しかし求める介在物等をほぼ１００％選択放電させて統計的データを得るには、１回の放電では回数が少ない場合もある。従って、通常は１０回程度が好適である。典型的な回数として１０回程度の放電で介在物等を迅速にかつ正確に評価できることは利点である。
【００５７】
放電条件としては、例えば、電圧３００Ｖ、周波数３３３Ｈｚ、スパーク放電で実施することができる。電極と試料間の間隙は、通常のスパーク放電発光分析装置のままでよいため、汎用されているスパーク放電発光分析装置を活用することが可能である。
【００５８】
選択放電を行なった金属試料表面の「映像的観察評価」の方法は、顕微鏡観察に基づき、単に写真撮影、テレビ観察などの方法によってもよいが、一般的にはコンピューターによる画像解析を行なう。本発明の方法によれば、介在物等の像が高コントラストになり、かつ大きさが拡大されるので、従来の単なる光学顕微鏡観察の場合と比べて、コンピューターによる画像解析で簡単にかつ正確な評価が可能となる利点がある。コンピューターによる画像解析方法は公知である。画像解析で得られるデータの種類は、限定するわけではないが、介在物等の粒子の寸法と個数、従って粒度分布を得たり、長径と短径との比や、周囲長の二乗と面積の比から形状を推定する情報などがある。
【００５９】
本発明の金属試料中介在物等の評価方法は、選択放電段階におけるスパーク放電後の金属試料表面の映像的観察評価を行う点で新規であり、従って、本発明によれば、（ａ）金属試料表層と電極との間に不活性ガス雰囲気を形成する不活性ガス供給装置、（ｂ）金属試料の表層との間に選択的にスパーク放電を発生させる電極を有する放電装置、（ｃ）前記放電による金属試料表層からの発光スペクトルを回折格子を介してスペクトル分解し、検出器で受光する分光装置、（ｄ）前記分光装置からの発光スペクトル信号を電気信号に変換する測光装置と、前記信号を解析して、介在物および／または析出物の組成を特定するスペクトル解析演算処理装置を含むデータ処理装置、及び（ｅ）金属試料表層の映像的観察を行う観察評価装置を備えることを特徴とする金属試料中介在物等の評価装置も、新規な金属試料中介在物等の評価装置として提供される。この金属試料中介在物等の評価装置は、従来公知のスパーク放電発光分析装置と金属試料の表面観察評価装置を組み合わせて構成される。好ましくは、観察評価装置は画像撮影装置および情報処理装置からなる画像解析処理装置である。
【００６０】
さらに、本発明の金属試料中介在物等の評価方法および装置では、好ましくは、工程をコンピュータ制御して自動化する。そのようなコンピュータプログラムは、（ａ）金属試料の表層と電極との間に電場を印加して、該表層に存在する介在物および／または析出物と電極との間に選択的にスパーク放電を発生させ、該放電が非選択的放電に遷移する以前の段階で複数回スパーク放電を行うこと、（ｂ）前記放電による発光スペクトルを解析することにより介在物および／または析出物の組成を特定すること、（ｃ）前記金属試料の表層を画像解析することにより、介在物および／または析出物の形状、個数、大きさ、存在領域および／または粒度分布を求める処理を実行させること含むことを特徴とする。
【００６１】
また、本発明では、上記コンピュータプログラムを格納したコンピュータ読み取り可能な記憶媒体も提供される。
【００６２】
【実施例】
本発明の具体例（実施例）については上記においても説明したが、さらに説明する。
【００６３】
（実施例１）
上記の説明は実施例に基づくものであるが、以下に更に説明する。
【００６４】
精錬工程から得られた鉄鋼試料を電圧：３００Ｖ、周波数：３３３Ｈｚ、放電形態：スパーク、放電回数：１０パルスで処理して得られたチタンの放電発光スペクトルを図１に示す。図１では、時系列的に当初はきわめて高い発光強度を示すが、放電回数１００回ぐらいからチャートに示されるように、ピークが低く安定しはじめ５００回では明らかに安定してきている。
【００６５】
図７に、同じ試料の放電前、と１０回放電後の表面顕微鏡写真を示す。介在物等の大きさが拡大されると共に、コントラストが高くなっており、画像解析に適していることが認められる。
【００６６】
このような実施例において実際の放電痕跡を観察する限り、「１パルス放電に複数個の介在物等発光」と考えるのが自然であることが確認される。
【００６７】
また、スパーク放電初期の介在物等への選択放電段階では、少ない放電パルス数で、大多数の介在物等の存在を浮き立たせることができることも確認される。
【００６８】
（実施例２）
圧延鍛造を経て製品となった鉄鋼試料を研磨した後に、１mmピッチで正方形の刻みをいれ、電圧：３００Ｖ、周波数：３３３Ｈｚ、放電形態：スパーク、放電回数：１０パルスで処理した。
【００６９】
得られた表面の顕微鏡写真を図９に示す。画像解析に有利な高コントラストを与えている。
【００７０】
この同一１mmピッチ面積内で、直径が５μｍ以上の介在物等のみを画像処理で選択し統計処理した結果を表１に、直径ごとの頻度分布に統計処理した結果を表２に示す。面積、円相当径等を簡易に得ることができた。表１において、番号は上記１mmピッチ面積内で直径が５μｍ以上の介在物等に付した番号であり、そのそれぞれの介在物等の面積、円相当径、針状比（長軸／短軸比）を示した。表２は、表１のデータを統計処理した結果である。
【００７１】
【表１】

【００７２】
【表２】

【００７３】
また、試料表面に選択放電の結果として得られた介在物等の組成を明らかにするため、スパーク放電発光分析を約５０パルス実施した結果を図１０に示す。この図１０より、ＭｎとＳが同時発光していることから、それがＭｎＳ系介在物であることが明らかになった。
【００７４】
実際の処理においては、上記の如き小区画（１mmピッチ）内の処理を複数回実施することが好ましく、それにより介在物等の頻度分布に関する情報をより正確に得ることが可能となる。その理由は、金属中に含有される介在物等の粒度分布は、同一含有率の場合で比較すると、個々の介在物等径が小さなものは数多いのでどの部位を観測しても発見される確率は非常に高いため、ある微小領域を観察した場合でも小さな介在物等の存在確率は統計的に母数から推定したものと類似してくる。しかし、金属性質に多くは有害な影響を与える「大型介在物等」の場合、単位体積当りに存在する確率は約１／ｒ³ （ｒは介在物を球に見立てた時の半径に相当する長さである）に比例して小さくなるため、微小領域を観察したときには、偶然発見される確率は非常に小さくなる。従って、大型介在物等の粒度分布を得るためにはできる限り広い面積を走査して、サンプリング数を増加させることが必要である。この操作が、従来の光学顕微鏡による官能検査では広い面積を処理するほどコストと時間がかかっていた。しかし、本発明では、この操作が、画像処理装置を利用できるので簡易化、迅速化、正確化された。
【００７５】
図１１に、今回の実験で使用した画像処理装置の例を示す。研磨して上記放電処理を実施した試料１０１をＸＹステージ１０２に設置して、表面を顕微鏡１０３で観察し、得られた画像を画像入力ボード１０４で高速に処理した後、データ処理装置１０５に入力する。情報処理装置１２０内に事前に登録している画像処理ソフトの自動実行プログラムに基づき、試料平面をＸＹ走査した。一画面を撮影し、データ転送して表１、表２の画像処理、統計処理を得た後、次の画像位置に移動するまでに要した時間は、約２秒以内であり、この処理を１００回繰り返すことにより、試料面の１０×１０mm相当の面積に存在する、介在物等の個数、大きさ、頻度分布を得るのに要した時間は、約２００秒と迅速に処理することができた。
【００７６】
以上の装置を、製鋼工場のＲＨ（脱ガス・成分調整）処理過程に設置して、実試料中に含まれる介在物等の存在量、特に大型介在物等の存在量を調査するのに活用した。その結果、試料採取後、数分で、上記の介在物等情報を得ることが可能となった。従って、介在物等浮上分離効果確認によるＲＨ処理時間の最適化が実施され、製品の高品質化に貢献するとともに、ＲＨ処理コストの最適化によるコスト低減効果を得ることが可能となった。
【００７７】
【発明の効果】
本発明の金属試料中介在物等の評価方法および装置によれば、金属試料に対してスパーク放電すると、発光分析により組成分析ができるとともに、介在物等が選択的に放電を受け爆発することでその大きさが拡大されかつ高コントラストになる現象を利用して、介在物等を発光分光とともに画像解析など映像的評価を行うことで、迅速かつより正確に評価することが可能にされる。これは従来の顕微鏡観察法とスパーク放電発光分析法の両方で得ていた情報を同時に得ると共に、金属中に含まれる介在物等の組成、存在領域、粒径、頻度等を迅速かつ正確に定量することを可能とするものであり、金属精錬業、金属製品製造業において製品品質を迅速かつ正確に管理することを可能ならしめる。従って、本発明は、金属製品品質向上および製造コスト削減に寄与し、産業上、極めて価値の高いものである。
【図面の簡単な説明】
【図１】縦軸に鉄鋼中のＴｉの発光強度、横軸に時間（スパーク放電パルス数）を示すＩＴ曲線である。
【図２】スパーク放電を行なった際のＴｉ含有鉄鋼材料表面の走査型電子顕微鏡写真であり、（ａ）放電ゼロ時、（ｂ）１０パルス時、（ｃ）５００パルス時、（ｄ）５０００パルス時の写真である。
【図３】スパーク放電を行なった際のＴｉ含有鉄鋼材料のＴｉ存在量と分布の電子マイクロプローブ二次元マッピング法（CMA）解析写真であり、（ａ）放電ゼロ、（ｂ）１０パルス時、（ｃ）５００パルス時、（ｄ）５０００パルス時の写真である。
【図４】放電ゼロ時、１０パルス時、５００パルス時、５０００パルス時におけるＴｉ/Ｆｅ強度比を示す。
【図５】スパーク発光分析装置の模式図である。
【図６】発光分光分析時における介在物等分解微細化および蒸発イメージの経時変化を模式的に示した図である。
【図７】本発明のスパーク放電処理（１０パルス）前後における鉄鋼試料表面の顕微鏡観察写真である。
【図８】図７と同じ試料を研磨し、顕微鏡観察した場合の介在物等の粒度分布と本発明に従う１０回放電後の顕微鏡観察による介在物等の粒度分布を比較した図である。
【図９】圧延、鍛造した鉄鋼試料を研磨し、本発明に従う１０回放電後の顕微鏡観察写真（1mm x 1mm）である。
【図１０】図９と同じ試料に５０パルス放電した時の、同時発光組成分析結果を示した図である。
【図１１】連続処理方式の画像処理装置の模式図である。
【符号の説明】
１…分析試料
２…電極
３…放電装置
４…集光レンズ
５…スリット
６…回折格子
７…分光スペクトル
８…検出器
９…測光装置
１０…演算装置
２０…発光部
３０…分光部
４０…データ処理部
１０１…分析試料
１０２…ＸＹステージ
１０３…顕微鏡
１０４…画像入力ボード
１０５…データ処理装置
１０６…画像表示装置
１１０…画像撮影装置
１２０…情報処理装置[0001]
BACKGROUND OF THE INVENTION
The present invention relates to a method for evaluating inclusions in a metal sample, and more specifically, when a spark discharge is generated on a metal sample, non-metallic inclusions and precipitates (hereinafter also simply referred to as “inclusions”). Relates to a method for quickly and accurately evaluating inclusions by image analysis, etc., by utilizing the phenomenon that the size is enlarged and the contrast is increased by selective discharge and explosion. It is. The present invention also relates to an evaluation apparatus for inclusions in a metal sample, a computer program used therefor, and a computer-readable storage medium.
[0002]
[Prior art]
Non-metallic inclusions and precipitates (for example, sulfides such as MnS, Al ₂ O _Three Such as Ti (C, N) carbides and nitrides). Depending on the composition, size, number, etc., for example, fatigue strength decreases, corrosion and hydrogen induced cracks, sliver surface defects It has a great influence on the quality of the metal. Therefore, rapid and accurate quantitative analysis of various information on the size, number, composition, and particle size distribution of these inclusions is very important for quality control of metal materials.
[0003]
As conventional inspection methods for inclusions present in metal materials, there are known microscopic test methods such as the ASTM method, the JIS method, and the MICHELIN method developed by MICHELIN of France. For example, the microscope test method defined in JIS-G-0555 is a method of observing at least 60 or more fields of view with a microscope magnification of 400 times after polishing a metal sample. The degree of cleanliness is determined. Since all of these conventional methods are visual inspections using an optical microscope, the inspection speed is slow, and there is no clear scale for distinguishing inclusions from misidentification factors such as dust, polishing flaws, and rust. The error was large and there was a problem in the accuracy of measurement.
[0004]
As an inspection apparatus capable of discriminating the misidentification factor, Patent Document 1 discloses that a non-metallic inclusion is imaged, and a shape factor K (ratio of square of circumference to area) is obtained from the obtained imaging result. An image processing apparatus that automatically separates and quantitatively analyzes an object and a misidentification factor is disclosed. However, in general, the contrast between the base metal and inclusions is often not clear, so an error occurs when the image processing is binarized into black and white, and the number of inclusions, etc. and the particle size distribution are ensured. It was difficult to judge. Furthermore, in image processing, even if morphological features such as inclusions can be separated, it is impossible in principle to obtain information on the composition.
[0005]
As another evaluation method different from the microscopic test method, in Patent Document 2 and Non-Patent Document 1, a spark discharge emission analysis method of about 2000 pulses is performed on a metal sample, and the oxide-forming element is very strong. Assuming that the emission (abnormal emission) intensity is emitted from one oxide, a method for obtaining the oxide particle size from discharge data obtained by removing preliminary discharge data of initial several hundred pulses is disclosed. . In Non-Patent Document 2, a spark discharge emission analysis method is performed on a metal sample, and in the obtained emission analysis data, it is assumed that only pulse data exceeding a certain threshold is inclusions, etc. The example which calculated | required the magnitude | size and frequency of the alumina inclusion is shown. These methods are data processing of optical information such as emission intensity, and have the advantage that compositional analysis using multi-element simultaneous emission can be performed with little individual error, but “one abnormal pulse emission is 1 As will be described later, as long as an actual discharge trace of several mmφ is observed, “one pulse emission is emission of a plurality of inclusions (oxides)”. "It is natural to think," and there is doubt about the measurement accuracy of this method.
[0006]
As described above, although it is very important to quantitatively analyze the particle size, frequency, and composition of inclusions in a metal in the quality control of metal materials, In the microscopic observation method of the above, there is a problem that it takes an error and inspection time peculiar to a sensory test, and in the estimation method by the emission analysis method, inclusions etc. are indirectly detected from the emission pulse intensity under a low certainty assumption. The problem involved the estimation of the grain size, and therefore was not a fundamental solution.
[Patent Document 1]
JP-A-9-33516
[Patent Document 2]
Japanese Patent Laid-Open No. 10-300659
[Non-Patent Document 1]
Academic Journal CAMP-ISIJ, Volume 14, 2001, 813
[Non-Patent Document 2]
ISIJ International, 37, 1997, No.6, 637
[0007]
[Problems to be solved by the invention]
The present invention solves the above-mentioned problems of the prior art, and provides a method, apparatus, computer program, and reading for quickly and accurately evaluating information such as composition, existing area, number, and particle size distribution regarding inclusions in a metal sample It is an object to provide a possible storage medium.
[0008]
[Means for Solving the Problems]
When a voltage is applied to a non-conducting substance such as an inclusion contained in a conductor such as a metal, the inventor causes polarization in a boundary region between the metal and the non-conductor, and selectively discharges aiming at that portion. Focusing on (selective discharge phenomenon to inclusions, etc.), performing emission spectroscopic analysis of 1 to several thousand pulses on a metal sample, and analyzing hundreds of pulses at the initial stage of light emission among the obtained emission spectra. JP-A-4-238250 discloses that the number of inclusions, the particle size, the content, or the average particle size can be determined according to a predetermined formula. In JP-A-9-431450, based on the knowledge disclosed by the present inventor in JP-A-4-238250, the discharge emission spectrum is measured and analyzed to determine the composition and particle size distribution of inclusions and the like. A method is disclosed.
[0009]
As described above, it is known that the selective discharge phenomenon to inclusions and the like brings a lot of information about the inclusions and the like. In the conventional PDA (Pulse Discharge Analysis) theory, the present inventor removed the discharge from the beginning of the discharge in the inclusions in the metal to the stable discharge state as a so-called preliminary discharge and then the stable discharge. However, in Japanese Patent Application Laid-Open Nos. 4-238250 and 9-431450, the “time-dependent change in the surface state” occurs when selective discharge to inclusions and the like is performed. Focusing on the lack of `` knowledge for '', regarding the temporal change of the metal surface state when selective discharge to inclusions, etc., (i) the presence state of inclusions before the start of discharge, (ii) discharge More detailed observations were made in three stages: selective discharge state to initial inclusions, and (iii) stable discharge state. In addition, the steel which contains trace amount Ti was used for the sample, and the emission-spectral-analysis of the specific component (Ti) in this sample was performed.
[0010]
FIG. 1 is an IT curve with time T (number of spark discharge pulses) on the horizontal axis and Ti emission intensity I on the vertical axis for a specific component (Ti) in the sample. It can be seen that the emission intensity gradually decreases to about several hundred pulses at the beginning of discharge and then stabilizes.
[0011]
Further, the present inventor will abbreviate the shape, number, and composition of inclusions in the following four stages at the time of spark discharge of a sample, a microscope, a scanning electron microscope, an electronic microprobe two-dimensional mapping method (hereinafter, abbreviated as CMA method). ) Etc. were used for the analysis.
[0012]
Stage (a): Spark 0 pulse (before discharge)
Stage (b): Spark 10 pulses
Stage (c): Spark 500 pulses
Stage (d): Spark at 5000 pulses
As a result, as shown in FIG. 2, at the time of 10 pulses (b), discharge is selectively generated in the inclusions and the inclusions are finely dispersed, and at the time of 500 pulses (c) and 5000 pulses ( In d), it was found that the surface layer of the sample caused a melting phenomenon, and the shape like inclusions could not be seen. Furthermore, as a result of analyzing the Ti component with a two-dimensional planar distribution using the CMA method (electronic microprobe two-dimensional mapping method), as shown in FIG. Is observed in about 500 × 500μm square, while the number of inclusions per area is drastically reduced to about several at 500 pulses (c) and 5000 pulses (d). I found the fact. This indicates that a considerable number of inclusions and the like collapsed upon selective discharge at 500 pulses (c) and 5000 pulses (d).
[0013]
Next, in order to confirm whether or not the Ti strength is drastically reduced at the same time as the number of inclusions, etc., the inventor of the present invention calculated the strength ratio of Ti / Fe per unit area in each stage obtained by the CMA method. Measurement was performed. The specific intensity when the Ti / Fe intensity ratio at the time of zero pulse before the start of discharge is taken as 100 is shown in FIG. At the time of 10-pulse light emission at the beginning of discharge, the specific intensity is larger than that at 0 pulse before the start of discharge, but the intensity at the time of 500 pulses and 5000 pulses is almost the same as the intensity level at the time of zero pulse before the start of discharge.
[0014]
Therefore, the present inventor has found from the above findings that some Ti inclusions contribute to light emission by ionization and atomization after being subjected to selective discharge, and others that are finely dispersed in the base material. . That is, before the spark discharge, the size of inclusions is the same level as the diameter of the discharge spot, so high spectral line intensity is given when subjected to selective discharge, but it exists on the surface layer after several hundred pulses. It was found that most of the inclusions collapsed by selective discharge and were finely dispersed in the base material.
[0015]
The present invention observes a time-series change in which the inclusions and the like are subjected to selective discharge and are finely dispersed. At the time when the pulse discharge is performed about 10 times on the surface of the sample including the inclusions and the like. When it is stopped and observed, the selective discharge is noticeably generated in the inclusions, etc., and the inclusions etc. are greatly observed compared to the polishing-only observation surface provided as a sample for a conventional optical microscope. The present invention has been completed by finding that the contrast is high and that the concentration of the components is enhanced several times. That is, this invention solves the said subject of this invention by providing the following.
[0016]
(1) An electric field is applied (selectively) between the surface of the metal sample (surface flaw) and the electrode to selectively spark between the inclusions and / or precipitates present on the surface and the electrode. By generating a discharge, performing a spark discharge a plurality of times before transitioning to a non-selective discharge, and visually observing and evaluating the surface layer of the metal sample, inclusions and / or precipitates (inclusions) Etc.), and the inclusion region in the metal sample, wherein the shape, number, size, existing region and / or particle size distribution are determined.
[0017]
(2) An electric field is applied between the surface layer of the metal sample and the electrode to selectively generate a spark discharge between the inclusions and / or precipitates present on the surface layer and the electrode, and light emission by the discharge The method for evaluating inclusions in a metal sample according to (1) above, wherein the composition of the inclusions and / or precipitates is specified by analyzing a spectrum.
[0018]
(3) The method for evaluating inclusions in a metal sample according to (1) and (2) above, wherein the number of spark discharges is 1 or more and less than 500 times.
[0019]
(4) The method for evaluating inclusions in a metal sample according to (1) and (2) above, wherein the number of spark discharges is from 1 to 20 times.
[0020]
(5) The method for evaluating inclusions in a metal sample according to the above (1) to (4), wherein the visual observation evaluation is image analysis.
[0021]
(6) The method for evaluating inclusions in the metal sample according to the above (1) to (5), wherein the metal sample is steel.
[0022]
(7) (a) an inert gas supply device that forms an inert gas atmosphere between the metal sample surface layer and the electrode;
(B) a discharge device having an electrode that selectively generates a spark discharge between the surface of the metal sample;
(C) a spectroscopic device for spectrally decomposing an emission spectrum from the surface of the metal sample by the discharge via a spectroscopic device (diffraction grating, specific wavelength filter, etc.) and receiving light by a detector;
(D) A data processing device including a photometric device that converts an emission spectrum signal from the spectroscopic device into an electrical signal, and a spectrum analysis calculation processing device that analyzes the signal and identifies the composition of inclusions and / or precipitates ,as well as
(E) Observation evaluation apparatus for determining the shape, number, size, existence area and / or particle size distribution of inclusions and / or precipitates by visual observation and evaluation of the surface layer of a metal sample
An evaluation apparatus for inclusions in a metal sample, comprising:
[0023]
(8) The evaluation apparatus for inclusions in the metal sample according to (7), wherein the observation evaluation apparatus is an image analysis processing apparatus including an image capturing apparatus and an information processing apparatus.
[0024]
(9) The evaluation apparatus for inclusions in a metal sample according to the above (7) and (8), wherein the spark discharge light emission, the composition identification, and the visual observation evaluation are collectively controlled by a computer. .
[0025]
(10) An electric field is applied between the surface layer of the metal sample and the electrode, and a spark discharge is selectively generated between the inclusions and / or precipitates present on the surface layer and the electrode. Spark discharge is performed several times before the transition to selective discharge,
Identify the composition of inclusions and / or precipitates by analyzing the emission spectrum of the discharge,
A computer program for executing processing for obtaining the shape, number, size, existence region and / or particle size distribution of inclusions and / or precipitates by image analysis of a surface layer of the metal sample.
[0026]
(11) A computer-readable storage medium storing the computer program according to (10).
[0027]
DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION
Hereinafter, the present invention will be described in detail. Here, description will be made by taking an example of an iron and steel material containing Ti, but the present invention is not limited to this, and examples of the metal material include iron, steel, aluminum, copper, titanium, and stainless steel. Applicable for metal.
[0028]
The purpose of the present invention is to quickly and accurately evaluate the composition, presence region, number, size, particle size distribution, etc. of inclusions in a metal sample, and is generally widely used for multi-component simultaneous analysis of metals. By utilizing the discharge function of the spark discharge optical emission analyzer that has been used, it is possible to provide a method for easily raising inclusions with high contrast selectively.
[0029]
In the present invention, a method and apparatus for performing a spark discharge between a sample and an electrode are not particularly limited, but a spark discharge emission analysis method and apparatus are preferably used.
[0030]
Spark discharge emission analysis methods are widely known (for example, Agne “Latest Steel State Analysis”, 1979, p. 112, and Japan Iron and Steel Institute “Analytical Analysis Techniques for Steel Production”, 2002, p. 27) . After collecting, cutting, and cutting the target sample, grinding or polishing to finish the surface into a smooth flat surface, setting the sample in an emission spectroscopic analyzer as shown in FIG. A spark discharge is generated in the meantime, and measurement is performed from 1 to several thousand pulses.
[0031]
For models that cannot specify the number of pulses, the number of discharges can be determined by specifying the discharge frequency and discharge time. The sample is usually polished with abrasive paper having a particle size of # 80 to # 200, and spark discharge is performed between the sample and the electrode in an inert gas atmosphere. Ar or the like is used as the inert gas. The obtained emission spectrum is spectrally divided by a spectroscope, and the emission spectral line intensity for each pulse is integrated for a fixed time, and then converted into a digital signal value and measured for a fixed time integral photometry.
[0032]
In the emission spectroscopic analysis apparatus of FIG. 5, spark discharge is performed from the electrode 2 to the analysis sample 1 to which an inert atmosphere is supplied with argon or the like. 3 is a discharge device. The light emission of the sample 1 is collected by the condenser lens 4, spectrally resolved by the diffraction grating 6 through the slit 5, and the spectral spectrum 7 is detected and converted into an electric signal by the detector 8 such as an electron multiplier and the photometric device 9, The so-called spark discharge emission analysis can be performed by analyzing the spectrum light with the arithmetic processing unit 10. In FIG. 5, 20 is a light emitting unit, 30 is a spectroscopic unit, and 40 is a data processing unit. Spark discharge emission analysis methods and devices for the same are known. In addition to the diffraction grating, a wavelength filter that allows only a specific wavelength to pass can be applied as the spectroscopic function.
[0033]
A method of analyzing the composition of inclusions and the like using a spark discharge emission analysis method is known, and the same method can be used in the present invention.
[0034]
Generally, according to the present invention, the spark discharge for visual observation and evaluation of the metal sample surface at the selective discharge stage and the spark discharge light emission for analyzing the composition of inclusions are performed as different processes, but the selective discharge stage. If the composition of inclusions and the like can be analyzed using spark discharge luminescence in spark discharge for visual observation and evaluation of the metal sample surface, these may be made common. In addition, when the spark discharge emission analysis is performed separately from the selective discharge for visual observation and evaluation of the metal sample surface to analyze the composition of inclusions, etc. for the same sample, the discharge for the spark discharge emission analysis is selected. It is not always necessary to stop at the discharge stage, as long as the composition of inclusions can be analyzed.
[0035]
Since the size of the inclusion Ti is the same level as the discharge spot diameter before the spark discharge, it gives a high spectral line intensity when subjected to selective discharge to inclusions, etc. Most of the inclusions, etc. that existed are destroyed by selective discharge and are finely dispersed in the base material.
[0036]
FIG. 6 schematically shows the temporal change of the decomposition and refinement of inclusions and the evaporation image during emission spectroscopic analysis. As shown in the left diagram of FIG. 6, when a voltage is applied between the sample and the electrode in an Ar gas atmosphere, electric charges are generated at the boundary between the inclusions and the base metal of the base metal according to the size of the inclusions. Accumulated and polarized. As shown in the middle diagram of FIG. 6, when a voltage is further applied, dielectric breakdown occurs between the sample and the electrode, and a thin thread-like discharge channel is formed due to an electron avalanche phenomenon. This rapid energization excites Ar into Ar + ions and Ar * metastable ions. Next, a cathode spot is formed in the electric field nonuniformity part of the sample surface, and explosion occurs. At this time, since the boundary portion between the inclusion and the base metal is a typical electric field non-uniformity portion, the inclusion itself is charged and exploded and collapses. At this time, part of the collapsed inclusions is refined and dispersed in the base metal of the base material, and part of the inclusions are ejected to the anode electrode side as a vapor jet stream and collide with active species such as Ar + and Ar * ions. Plasma light is formed. In this way, the inclusions are charged and exploded and finely dispersed while giving high spectral line intensity. As shown in the right diagram of FIG. 6, after about several hundred pulses, inclusions and the like existing on the surface layer before the spark discharge evaporate or finely disperse in the base material due to the discharge. In the hit portion, the total emission is obtained by adding the emission of the solid solution component contained in the base material and the emission of the finely dispersed insoluble component. In addition, when the surface is evaporated by Ar sputtering or the like and an insoluble component is newly deposited on the sample surface, a new discharge is generated for the insoluble component. Therefore, when a discharge spot hits this part, a high spectral line intensity is obtained. Although the charge stored at the time of dielectric breakdown at the beginning of discharge is easily carried by surrounding ions and charges at this point, the emission intensity at this time is much smaller than that of several hundred pulses at the beginning of discharge. .
[0037]
The present invention makes it possible to selectively raise inclusions and the like by carrying out the discharge treatment by the spark discharge emission spectrometer described above under the following conditions.
[0038]
That is, a target sample is collected, cut, and cut, and then ground or / and polished to finish the surface into a smooth flat surface. The sample is polished with abrasive paper of particle size # 80 to # 200 in a normal spark discharge, but in the case of the present invention, the sample is then polished with a particle size of # 400 to # 2000, and then polished with diamond if necessary. Through a process such as the above, a mirror-polished sample for normal optical microscope observation is prepared. When detecting relatively large inclusions of several μm or more, etc., the particle size may be limited to several hundreds for the purpose of shortening the time. However, when detecting fine inclusions of several μm or less, In order to clarify the distinction, it is desirable to obtain a mirror-polished surface.
[0039]
Next, the obtained polished surface is set in an emission spectroscopic analyzer shown in FIG. 5, and spark discharge of 1 to several hundred pulses (generally less than 500 times) is caused between the sample and the electrode. The number of discharges is preferably 100 times or less, but further, the inclusions and the like are exploded by selective discharge by limiting the number of selective discharges to the inclusions and the like to about 20 pulses or less. Is possible.
[0040]
The sample surface before and after the discharge of the sample produced by the method described above is shown in FIG. As can be seen from this figure, before the discharge, the contrast was weak and the number and size of inclusions were unclear, but after the discharge, the inclusions explode and spread due to selective discharge. As a result, it is observed that the apparent size is large and the contrast is high. FIG. 8 shows a comparison between the particle size distribution of inclusions when the same sample is polished and observed with a microscope, and the particle size distribution of inclusions and the like by microscope observation after 10 discharges according to the present invention. From this figure, it can be seen that the observed frequency of the same area in the particle size distribution increases by about one digit in the vertical axis direction, and the size is observed to be expanded several times in the horizontal axis direction. . However, if the spark discharge is further repeated on the above sample, for example, after 500 discharges, inclusions and the like are finely dispersed even when compared with the original size before the discharge, and observation with a microscope becomes difficult.
[0041]
Referring to FIG. 6, the inclusions indicated by large circles in the left diagram of FIG. 6 are polarized at the boundary between the metal and the inclusions. Since the boundary between the inclusion and the base metal is a typical electric field nonuniformity, the inclusion is charged and exploded by itself and collapses. At this time, part of the collapsed inclusions is refined and dispersed in the base metal of the base material, and part of the inclusions are ejected to the anode electrode side as a vapor jet stream and collide with active species such as Ar + and Ar * ions. Plasma light is formed. This is a selective discharge phenomenon to inclusions. For this reason, in the initial stage of discharge, high-intensity light emission due to inclusions or the like appears remarkably. At this time, the discharged inclusions become fine inclusions (small ● in the figure on the right in FIG. 6) (visible as large inclusions), but are larger than the original inclusions. In order to do so, inclusions (small aggregates of ●) appear large when observed with a microscope. However, if the discharge is continued further, the finely dispersed inclusions (small ●) will be further dispersed and evenly distributed over the entire surface of the metal sample from the position of the original inclusions, etc. In this case, the electrode and the sample were insulative, but there were substances that carry charges such as electrons and inert gas ions between them, so that current flowed easily, and not only inclusions but also metal mothers. Many discharges to the material also occur. In this state, the selective discharge only to the inclusions is rare, and the non-selective discharge occurs including the base material and the inclusions together. This state is the stable discharge state of FIGS.
[0042]
As described above, the spark discharge between the surface of the metal sample and the electrode shifts from the selective discharge to the non-selective discharge. According to the present invention, the discharge is performed at the stage where the selective discharge to the inclusions of the metal sample occurs remarkably. At this stage, the metal sample surface is visually observed and evaluated. The surface of the metal sample in this selective discharge stage has the characteristics that the inclusions in the metal sample are large and have high contrast, and the individual inclusions can be directly observed.
[0043]
At this time, if visual observation and evaluation of the surface of the metal sample is performed using, for example, a well-known image analysis method, the inclusions and the like that are manifested on the surface of the metal sample are individually and directly evaluated, and the interposition in the metal sample is detected. Information on the number and size of objects etc. can be directly and quickly evaluated.
[0044]
Conventionally, it is very necessary to quickly and accurately quantify the particle size, frequency, and composition of inclusions contained in metals, but the microscopic observation method requires errors and time peculiar to sensory tests. There is a problem, and in the estimation method by the emission analysis method, there is a problem that the particle size of inclusions or the like has to be estimated indirectly from the emission pulse intensity. On the other hand, according to the evaluation method of the present invention, only inclusions etc. are selectively discharged from the surface of the sample where inclusions such as dust and other substances that cause errors are mixed to increase the inclusions etc. It is possible to achieve contrast, and to achieve both speed and accuracy by applying image processing technology while enjoying the benefits of individual and direct evaluation of inclusions, etc. that are characteristic of microscopic observation It became possible.
[0045]
Furthermore, while it was theoretically difficult to obtain composition information such as inclusions in the conventional microscopic observation method, in the present invention, since spark discharge is performed, the spark discharge emission analysis method is used in the initial stage of discharge. It is easy to obtain multi-element information from the spectrum, and it has become possible to obtain information on constituent elements such as inclusions from this information.
[0046]
As described above, the present invention simultaneously obtains the information obtained by both the conventional microscopic observation method and the spark discharge optical emission spectrometry, and quickly determines the particle size, frequency, and composition of inclusions contained in the metal. It is possible to accurately quantify.
[0047]
It was also confirmed that the image observation and evaluation method for the surface of a metal sample after selective discharge according to the present invention has the following advantages in addition to the above features.
[0048]
1) Inclusion Increasing Effect: Inclusions explode and expand several times the original size due to selective discharge. As a result, it is easy to perform image processing easily with large inclusions and the like, and small inclusions with a size of several μm or less are difficult to find with a normal optical microscope, but are easily observed with the present invention. become able to.
[0049]
2) Subsurface induction effect: The magnitude of explosion given by selective discharge is not proportional to the area where inclusions appear on the polished surface, but proportional to the volume buried in the base metal from the polished surface Therefore, the size of inclusions visible on the surface of the metal sample after the explosion reflects the actual size of the inclusions hidden under the surface layer before the explosion. become. For this reason, in the normal observation of the polished surface, since the three-dimensional inclusions are projected in two dimensions, there is a high possibility that the evaluation is smaller than the true size. It has the advantage that the shape of a dimensional inclusion can be reflected.
[0050]
3) Contrast increasing effect: Since the contrast increases with the explosion of inclusions or the like, it is very effective in giving a clear threshold value for automating and speeding up the binarized image processing.
[0051]
4) Composition analysis effect: The elements constituting the inclusions can be easily known from the multi-element simultaneous emission information of the spark discharge emission spectrometer.
[0052]
5) Surface concentration amplification effect: The concentration of elements finely dispersed in the surface layer due to the explosion of inclusions and the like is several times higher than that of the surface of polishing alone. Accordingly, when the surface layer is observed with an element mapping analyzer such as CMA, the distribution state of inclusions and the like can be known more clearly, and the constituent elements such as individual inclusions can be easily grasped.
[0053]
In the present invention, the size and quantity of inclusions etc. on the polished surface before discharge do not correspond 1: 1 with the size and quantity of inclusions etc. after selective discharge. Also, the magnification of inclusions and the like is not necessarily the same magnification such as sulfide, oxide, carbonitride and the like. However, there is a correlation in the shape, number, and distribution of inclusions before and after the selective discharge, and the inclusions that were difficult to be revealed before the discharge have been enlarged and enhanced in contrast to facilitate image analysis. Therefore, it is easy to evaluate “individual” inclusions etc. “directly”. Therefore, the evaluation method of the present invention has utility that is not found in the prior art as an evaluation method for inclusions etc., and its value is high. is there.
[0054]
In particular, among the inclusions that determine the quality of the metal material, the number and size of large harmful inclusions have a great influence on fatigue strength, wire drawing performance, rolling fatigue life of bearing steel, etc. It is important to develop a method for evaluating information on inclusions, etc. more accurately with respect to more fields of view and products with high speed, low cost, and accuracy.
[0055]
The present invention has the effect of dramatically improving the prior art in evaluating the number and size of such large inclusions by automating and mechanizing them by image processing or the like.
[0056]
The number of selective discharges depends on the type of sample and the discharge conditions, but is generally several hundred times or less, usually less than 500 times, preferably 100 times or less, more preferably 20 times or less, particularly About 10 times is preferable. The selective discharge to inclusions and the like depends on the type of the sample and the discharge conditions, but as is apparent from the time series chart of the spark discharge intensity in FIG. ing. Therefore, the composition of inclusions and the like can be clarified by analyzing the components and intensity related to the pulse emission up to this number of times. Whether or not it is in the stage of selective discharge is clear by observing a time-series chart of emission intensity, and can be easily known by observing the sample surface. Moreover, in order to specify the individual sizes of inclusions, the number of times that the discharge to the base metal is small and the size of the inclusions can be specified is usually preferably 100 times or less, more preferably 10 times. To 20 times are preferred. Even when the number of discharges is one, it is possible to selectively discharge inclusions and the like, and the contrast looks high, so that it is suitable for observation of inclusions. However, in order to obtain statistical data by selectively discharging almost 100% of inclusions and the like to be obtained, the number of times may be small in one discharge. Therefore, about 10 times is usually preferable. It is an advantage that inclusions and the like can be evaluated quickly and accurately with a typical number of discharges of about 10 times.
[0057]
As discharge conditions, for example, voltage 300V, frequency 333 Hz, spark discharge can be performed. Since the gap between the electrode and the sample may be a normal spark discharge emission spectrometer, a widely used spark discharge emission analyzer can be used.
[0058]
The method of “image observation evaluation” of the surface of the metal sample subjected to selective discharge may be based on microscopic observation, and may be simply photography, television observation, or the like, but generally image analysis by a computer is performed. According to the method of the present invention, an inclusion image or the like has high contrast and is enlarged in size, so that it is simpler and more accurate by computer image analysis than in the case of conventional simple optical microscope observation. There is an advantage that can be evaluated. Computer-based image analysis methods are known. The type of data obtained by image analysis is not limited, but the size and number of particles such as inclusions, and hence the particle size distribution, the ratio of the major axis to the minor axis, the square of the perimeter and the area There is information to estimate the shape from the ratio.
[0059]
The method for evaluating inclusions in a metal sample of the present invention is novel in that it performs visual observation and evaluation of the surface of a metal sample after spark discharge in a selective discharge stage. Therefore, according to the present invention, (a) metal An inert gas supply device for forming an inert gas atmosphere between the sample surface layer and the electrode; (b) a discharge device having an electrode for selectively generating a spark discharge between the surface layer of the metal sample; A spectroscopic device for spectrally decomposing an emission spectrum from a metal sample surface layer by discharge through a diffraction grating and receiving light by a detector; (d) a photometric device for converting an emission spectrum signal from the spectroscopic device into an electrical signal; and the signal And a data processing device including a spectrum analysis processing device that identifies the composition of inclusions and / or precipitates, and (e) an observation evaluation device that performs visual observation of the metal sample surface layer Evaluation device for a metallic sample in the inclusions, etc., characterized in that also provided as an evaluation device, such as the novel metal samples inclusions. This evaluation apparatus for inclusions in a metal sample is configured by combining a conventionally known spark discharge emission spectrometer and a surface observation evaluation apparatus for a metal sample. Preferably, the observation evaluation device is an image analysis processing device including an image photographing device and an information processing device.
[0060]
Further, in the method and apparatus for evaluating inclusions in a metal sample of the present invention, the process is preferably automated by computer control. Such a computer program (a) applies an electric field between the surface of the metal sample and the electrode and selectively causes a spark discharge between the inclusions and / or precipitates present on the surface and the electrode. And generating spark discharge a plurality of times before the discharge transitions to non-selective discharge, and (b) identifying the composition of inclusions and / or precipitates by analyzing the emission spectrum of the discharge. (C) performing a process of obtaining the shape, number, size, existing area and / or particle size distribution of inclusions and / or precipitates by image analysis of the surface layer of the metal sample. And
[0061]
In the present invention, a computer-readable storage medium storing the computer program is also provided.
[0062]
【Example】
Specific examples (examples) of the present invention have been described above, but will be further described.
[0063]
Example 1
The above description is based on examples, but will be further described below.
[0064]
FIG. 1 shows a discharge emission spectrum of titanium obtained by treating a steel sample obtained from the refining process with a voltage of 300 V, a frequency of 333 Hz, a discharge form: spark, and a discharge frequency: 10 pulses. In FIG. 1, the luminescence intensity is initially very high in time series, but as shown in the chart from the number of discharges about 100 times, the peak begins to stabilize at a low level and is clearly stabilized at 500 times.
[0065]
FIG. 7 shows surface micrographs of the same sample before and after 10 discharges. It is recognized that the size of inclusions is enlarged and the contrast is high, which is suitable for image analysis.
[0066]
In such an example, as long as the actual discharge trace is observed, it is confirmed that it is natural to think of “light emission of a plurality of inclusions in one pulse discharge”.
[0067]
It is also confirmed that the presence of the majority of inclusions and the like can be raised with a small number of discharge pulses in the selective discharge stage to the inclusions and the like at the beginning of the spark discharge.
[0068]
(Example 2)
After grinding a steel sample that became a product after rolling forging, a square notch was put at a pitch of 1 mm, and the voltage was 300 V, the frequency was 333 Hz, the discharge mode was spark, and the number of discharges was 10 pulses.
[0069]
A micrograph of the obtained surface is shown in FIG. It provides high contrast that is advantageous for image analysis.
[0070]
In this same 1 mm pitch area, only inclusions having a diameter of 5 μm or more are selected by image processing and subjected to statistical processing. Table 1 shows the result of statistical processing on the frequency distribution for each diameter. Area, equivalent circle diameter, etc. could be obtained easily. In Table 1, the numbers are the numbers given to the inclusions having a diameter of 5 μm or more within the 1 mm pitch area, the area of each inclusion, the equivalent circle diameter, the needle ratio (major axis / minor axis ratio). )showed that. Table 2 shows the results of statistical processing of the data in Table 1.
[0071]
[Table 1]

[0072]
[Table 2]

[0073]
Moreover, in order to clarify the composition of inclusions and the like obtained as a result of selective discharge on the sample surface, the result of performing about 50 pulses of spark discharge emission analysis is shown in FIG. From FIG. 10, since Mn and S emitted simultaneously, it became clear that it was a MnS inclusion.
[0074]
In actual processing, it is preferable that the processing in the small section (1 mm pitch) as described above is performed a plurality of times, so that information on the frequency distribution of inclusions and the like can be obtained more accurately. The reason for this is that the particle size distribution of inclusions contained in the metal has a large number of small inclusions with the same diameter, so the probability of being found no matter which part is observed. Is very high, the probability of existence of small inclusions is statistically similar to that estimated from the parameter even when a certain minute region is observed. However, in the case of “large inclusions” that have a harmful effect on the metal properties, the probability of existence per unit volume is about 1 / r. ^Three (R is a length corresponding to the radius when the inclusion is regarded as a sphere), and therefore, the probability of accidental discovery is very small when a minute region is observed. Therefore, in order to obtain a particle size distribution of large inclusions, it is necessary to scan as wide an area as possible to increase the number of samplings. This operation is costly and time consuming as a large area is processed in a conventional sensory test using an optical microscope. However, in the present invention, this operation is simplified, speeded up, and accurate because the image processing apparatus can be used.
[0075]
FIG. 11 shows an example of the image processing apparatus used in this experiment. The sample 101 that has been polished and subjected to the above discharge treatment is placed on the XY stage 102, the surface is observed with the microscope 103, the obtained image is processed at high speed with the image input board 104, and then input to the data processing device 105. To do. Based on an automatic execution program of image processing software registered in advance in the information processing apparatus 120, the sample plane was XY scanned. The time taken to move to the next image position after taking one screen and transferring the data to obtain the image processing and statistical processing in Tables 1 and 2 is within about 2 seconds. By repeating 100 times, the time required to obtain the number, size, and frequency distribution of inclusions, etc. existing in an area equivalent to 10 × 10 mm on the sample surface can be quickly processed as about 200 seconds. It was.
[0076]
The above equipment is installed in the RH (degassing and component adjustment) process of a steel factory, and is used to investigate the abundance of inclusions in actual samples, especially the abundance of large inclusions. did. As a result, it was possible to obtain the information on the inclusions within a few minutes after collecting the sample. Therefore, the optimization of the RH processing time by confirming the floating separation effect of inclusions and the like was performed, which contributed to the improvement of the product quality and the cost reduction effect by the optimization of the RH processing cost.
[0077]
【The invention's effect】
According to the evaluation method and apparatus for inclusions in a metal sample of the present invention, when spark discharge is performed on a metal sample, composition analysis can be performed by emission analysis, and inclusions are selectively discharged and explode. By making use of the phenomenon that the size is enlarged and the contrast is increased, inclusions and the like are subjected to image evaluation such as image analysis together with emission spectroscopy, thereby enabling quick and more accurate evaluation. This simultaneously obtains information obtained by both conventional microscopy and spark discharge emission spectrometry, and quickly and accurately quantifies the composition, presence area, particle size, frequency, etc. of inclusions contained in metals. It makes it possible to manage product quality quickly and accurately in the metal refining and metal product manufacturing industries. Therefore, the present invention contributes to improving the quality of metal products and reducing manufacturing costs, and is extremely valuable industrially.
[Brief description of the drawings]
FIG. 1 is an IT curve in which the vertical axis represents the emission intensity of Ti in steel and the horizontal axis represents time (number of spark discharge pulses).
FIG. 2 is a scanning electron micrograph of the surface of a Ti-containing steel material when spark discharge is performed. (A) Zero discharge, (b) 10 pulses, (c) 500 pulses, (d) 5000 It is a photograph at the time of a pulse.
FIG. 3 is an electron microprobe two-dimensional mapping (CMA) analysis photograph of Ti abundance and distribution of Ti-containing steel material when spark discharge is performed, (a) zero discharge, (b) at 10 pulses, (C) It is a photograph at the time of 500 pulses and (d) at the time of 5000 pulses.
FIG. 4 shows the Ti / Fe intensity ratio at zero discharge, 10 pulses, 500 pulses, and 5000 pulses.
FIG. 5 is a schematic diagram of a spark emission analyzer.
FIG. 6 is a diagram schematically showing the temporal decomposition of the inclusions and the like, and the evaporation image during the emission spectroscopic analysis.
FIG. 7 is microscopic observation photographs of the steel sample surface before and after the spark discharge treatment (10 pulses) of the present invention.
8 is a diagram comparing the particle size distribution of inclusions when the same sample as in FIG. 7 is polished and observed with a microscope, and the particle size distribution of inclusions and the like by microscopic observation after 10 discharges according to the present invention.
FIG. 9 is a microscopic photograph (1 mm × 1 mm) after grinding a rolled and forged steel sample and discharging 10 times according to the present invention.
10 is a graph showing the results of simultaneous luminescent composition analysis when 50 pulses were discharged on the same sample as FIG. 9. FIG.
FIG. 11 is a schematic diagram of an image processing apparatus of a continuous processing system.
[Explanation of symbols]
1 ... Analytical sample
2 ... Electrode
3. Discharge device
4 ... Condensing lens
5 ... Slit
6 ... Diffraction grating
7 ... Spectral spectrum
8 ... Detector
9. Photometric device
10. Arithmetic unit
20: Light emitting part
30: Spectrometer
40: Data processing unit
101 ... Analytical sample
102 ... XY stage
103 ... Microscope
104 ... Image input board
105: Data processing device
106: Image display device
110: Image photographing device
120 ... Information processing apparatus

Claims

An electric field is applied between the surface of the metal sample and the electrode to selectively generate a spark discharge between the inclusions and / or precipitates present on the surface and the electrode, and the discharge is a non-selective discharge. The shape, number, size, existence region and / or particle size distribution of inclusions and / or precipitates are evaluated by visual observation and evaluation of the surface layer of the metal sample at a stage before transition to A method for evaluating inclusions in a metal sample, characterized in that

An electric field is applied between the surface of the metal sample and the electrode, and a spark discharge is selectively generated between the inclusions and / or precipitates present on the surface and the electrode, and the emission spectrum of the discharge is analyzed. 2. The method for evaluating inclusions in a metal sample according to claim 1, wherein the composition of the inclusions and / or precipitates is specified.

3. The method for evaluating inclusions in a metal sample according to claim 1 or 2, wherein the number of spark discharges is 1 or more and less than 500 times.

3. The method for evaluating inclusions in a metal sample according to claim 1 or 2, wherein the number of spark discharges is 1 or more and 20 or less.

The evaluation method for inclusions in a metal sample according to any one of claims 1 to 4, wherein the visual observation evaluation is image analysis.

The method for evaluating inclusions in a metal sample according to any one of claims 1 to 5, wherein the metal sample is steel.

(A) an inert gas supply device for forming an inert gas atmosphere between the metal sample surface layer and the electrode;
(B) a discharge device having an electrode that selectively generates a spark discharge between the surface of the metal sample;
(C) a spectroscopic device for spectrally decomposing an emission spectrum from a metal sample surface layer by the discharge through a spectroscopic device and receiving light by a detector;
(D) A data processing device including a photometric device that converts an emission spectrum signal from the spectroscopic device into an electrical signal, and a spectrum analysis calculation processing device that analyzes the signal and identifies the composition of inclusions and / or precipitates And (e) an observation evaluation device for obtaining the shape, number, size, existing area and / or particle size distribution of inclusions and / or precipitates by visual observation and evaluation of the surface layer of the metal sample. Evaluation equipment for inclusions in metal samples.

The evaluation apparatus for inclusions in a metal sample according to claim 7, wherein the observation evaluation apparatus is an image analysis processing apparatus including an image capturing apparatus and an information processing apparatus.

The evaluation apparatus for inclusions in a metal sample according to claim 7 or 8, wherein the spark discharge light emission, the composition identification, and the video observation evaluation are collectively controlled by a computer.

An electric field is applied between the surface of the metal sample and the electrode to selectively generate a spark discharge between the inclusions and / or precipitates present on the surface and the electrode, and the discharge is a non-selective discharge. Before the transition to, spark discharge multiple times,
Identify the composition of inclusions and / or precipitates by analyzing the emission spectrum of the discharge,
A computer program for executing processing for obtaining the shape, number, size, existence region and / or particle size distribution of inclusions and / or precipitates by image analysis of a surface layer of the metal sample.

A computer-readable storage medium storing the computer program according to claim 9.