基于深度学习的显微离焦图像法颗粒深度测量

显微成像条件下的三维流场测量是微通道流动等研究的基础,其难点在于颗粒深度位置的测量。由于显微镜头景深极小,成像时通道内大部分颗粒处于离焦状态。本文首先基于几何光学原理分析了显微成像前后离焦 不对称的特点,随后基于Inception V3卷积神经网络搭建了颗粒深度预测模型,并通过光线追踪方法生成粒径 1~10μm的10种颗粒在深度范围-50～50μm内的仿真显微图像,应用深度预测模型对其进行训练及预测,颗粒深度预测结果显示1～3μm颗粒的相对误差在±13%以内,4～10μm颗粒的相对误差小于±5%。最后在微通道中拍摄粒径分别为2.6μm和5μm的聚苯乙烯微球在深度范围-50～50μm内的显微图像,应用同一深度预测模型进行训练及预测,两种颗粒深度预测结果的相对误差分别为小于±15%和±5%。结果表明,所提出的基于深度学习的显微离焦图像法能够有效测量微通道内颗粒深度位置,为图像法流场测量技术增加了新的思路。     

回火温度对两相区退火海工钢组织和性能的影响

对690 MPa级海工钢进行“淬火+两相区退火+回火”三步热处理,研究了回火温度对其组织和性能的影响、分析了力学性能变化与组织演变和残余奥氏体体积分数之间的关系。结果表明：回火后实验钢的显微组织为回火贝氏体/马氏体、临界铁素体和残余奥氏体的混合组织。随着回火温度的提高贝氏体/马氏体和临界铁素体逐渐分解成小尺寸晶粒,而残余奥氏体的体积分数逐渐增加;屈服强度由787 MPa降低到716 MPa,塑性和低温韧性明显增强,断后伸长率由20.30%增至29.24%,-40℃下的冲击功由77 J提升至150 J。残余奥氏体体积分数的增加引起裂纹扩展功增大,是低温韧性提高的主要原因。贝氏体/马氏体的分解和残余奥氏体的生成,引起组织细化、晶粒内低KAM值位错的比例逐渐提高和小角度晶界峰值的频率增大,使材料的塑性和韧性显著提高。