Определение объемной доли первичных карбидов в микроструктуре композиционных покрытий с применением семантической сегментации

В процессе формирования композиционных покрытий возможно частичное растворение упрочняющих частиц (чаще всего карбидов) в матрице, поэтому в ряде случаев выбор режима создания материала осуществляется с учетом объемной доли первичных, не растворившихся при нанесении покрытий карбидов. Широко используемые в настоящее время методы расчета объемной доли карбидов в структуре композиционных покрытий (ручной точечный метод и программы, реализующие классические методы машинного зрения) имеют ограничения по возможности автоматизации. Ожидается, что выполнение семантической сегментации с использованием сверточных нейронных сетей повысит как производительность процесса, так и точность определения карбидов. В работе проводилась многоклассовая семантическая сегментация, включающая классификацию на изображении пор и областей, не являющихся микроструктурой. Использовались две нейронные сети на основе DeepLab-v3, обученные с разными функциями потерь (IoU Loss и Dice Loss). Исходными данными были изображения различных размеров с электронного и оптического микроскопов, с карбидами сферической и угловатой формы темнее и светлее матрицы, в ряде случаев – с порами и областями, не относящимися к микроструктуре. В работе представлены изображения-маски, состоящие из четырех классов, созданные вручную и двумя обученными нейронными сетями. Показано, что сети распознают поры, области, не относящиеся к микроструктуре, и отлично сегментируют на изображениях карбиды сферической формы, независимо от их цвета относительно матрицы и наличия пор в структуре. Проведено сравнение доли карбидов в микроструктуре покрытий, определенной двумя нейронными сетями и ручным точечным методом.