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作 者:吴琪[1,2] 江乐旗 陈昊 周庭琪[1,2] WU Qi;JIANG Leqi;CHEN Hao;ZHOU Tingqi(Key Laboratory of Image Processing and Pattern Recognition in Jiangxi Province,Nanchang Hangkong University,Nanchang 330063,China;School of Information Engineering,Nanchang Hangkong University,Nanchang 330063,China)
机构地区:[1]南昌航空大学图像处理与模式识别江西省重点实验室,南昌330063 [2]南昌航空大学信息工程学院,南昌330063
出 处:《无损检测》2024年第12期6-12,共7页Nondestructive Testing
基 金:国家自然科学基金(62473188,62061033)。
摘 要:针对高温合金材料微观组织表征与金相分析的需求,提出了一种结合超声评价与扩散生成模型的智能微观组织生成方法。基于超声检测获取的几何结构参数(如晶粒尺寸、圆度和长短轴比),通过数据积累与超声评价的双重输入,实现了特定合金微观组织结构的重构。试验结果表明,生成的虚拟金相图像在形貌与几何特征上与真实金相图像高度一致,且晶粒几何结构数据的误差在5%以内。该方法为材料微观组织的智能生成与精准表征提供了新的研究方向。To address the need for microstructure characterization and metallographic analysis of high-temperature alloy materials,this paper proposes an intelligent microstructure generation method that combines ultrasonic evaluation with a diffusion-based generative model.Based on geometric parameters obtained from ultrasonic testing(such as grain size,roundness,and aspect ratio),this study reconstructs the microstructure of specific alloys through the dual input of data accumulation and ultrasonic evaluation.Experimental results show that the generated virtual metallographs closely match the real ones in terms of morphology and geometric features,with grain geometry errors controlled within 3%.This method provides a new direction for the intelligent generation and precise characterization of material microstructures.
关 键 词:超声检测 人工智能内容生成 扩散生成模型 微观组织结构
分 类 号:TG115.28[金属学及工艺—物理冶金]
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