Mustererkennung zur Ermittlung von Werkstoffeigenschaften aus Gefüge-
bildern
A. Fuchs, T. Bernthaler, B. Stahl, H. Zhao, U. Klauck und G. Schneider
Fachhochschule Aalen, University of Applied Science, Aalen, Germany
Eine große Zahl von Werkstoffgefügen sind quantitativ über die Bildanalyse bisher nicht
auszuwerten, da die Kontrastunterschiede verschiedener Phasen zu gering sind oder das Gefüge für
das Lichtmikroskop zu fein ist. Die Gefügezustände gehärteter Stähle, Martensit, Bainit oder
N Ferrit/Perlit gehören zu den über konventionelle Methoden der Erkennung verschiedener Phasen
EM nicht auswertbaren Gefügetypen.
nehmer Die Mustererkennung kann jedoch eingesetzt werden, um solche Gefüge zu quantifizieren. In der
vorliegenden Arbeit werden Texturparameter nach Haralick (5) verwendet, um die Gefügebilder zu
nisse (rechts) charakterisieren. Durch Training eines Neuronalen Netzes kann ein Zusammenhang zwischen der
Härte eines Stahles und seinem Gefüge hergestellt werden.
chungen größer Ein Problem dieses Verfahrens ist jedoch, daß die Ergebnisse der quantitativen Gefügeanalyse stark
© weisen relative von äußeren Einflüssen wie Ätzung, Mikroskopeinstellungen etc. abhängen. Um diese Einflüsse zu
die komplizierten untersuchen, wurden Proben des unlegierten Vergütungsstahles C45 und des Wälzlagerstahls
Stichproben- und 100Cr6 unterschiedlich wärmebehandelt, metallographisch präpariert und mit der Mustererkennung
1 Unsicherheiten ausgewertet.
1. Einleitung
(ysatoren für die Die quantitative Gefügeanalyse (QGA) gewinnt auch aufgrund der ständig wachsenden
im allgemeinen Rechnerunterstützung immer mehr an Bedeutung in der Metallographie. Die ursprünglich
angen aufireten, eingesetzte Detektion von einzelnen Phasenanteilen im Mikroskopbild ist jedoch schwierig, häufig
N leven in der nicht möglich, wenn z.B. bei martensitischen Gefügen die einzelnen Martensitnadeln
m bei gestörter lichtmikroskopisch gar nicht aufgelöst werden können. Dieser Mangel führte zur Entwicklung
) anderer Verfahren, so werden die Bilder im folgenden anhand von globalen Merkmalen, sog.
Texturparametern, charakterisiert, die aus dem Bild mittels spezieller Methoden berechnet werden.
Messungen m Das Verfahren wurde an den gängigen Stählen C45 und 100Cr6 mit definierten
and der Komen Wärmebehandlungszuständen untersucht. In vorangegangenen Arbeiten konnte beim Stahl C45 mit
als ist daher auf Hilfe der Mustererkennung eine sehr gute Korrelation festgestellt werden (1, 2, 3). Von besonderem
Interesse war deshalb, inwieweit dieses Verfahren auf den Wälzlagerstahl 100Cr6 anwendbar ist
ı Ribbens, Herm und ob sich vergleichbare Korrelationen feststellen lassen.
» Vorbereiten und Durch den Einsatz der Mustererkennung wird es ermöglicht, auch an sehr fein strukturierten
bericht herzlich Gefügen Korrelationen zwischen Bildparametern und mechanischen Kennwerten herzustellen.
2. Experimentelle Durchführung
CM Es wurden Proben aus dem Vergütungsstahl C45 und aus dem Wälzlagerstahl 100Cr6 untersucht.
Die Proben aus C45 wurden vor Versuchsbeginn normalisiert, die Proben aus 100Cr6 lagen
8 weichgeglitht vor. Die Austenitisierung der Proben erfolgte beim C45 bei 860°C/19 min. und beim
a 100Cr6 850°C/19 min. Anschließend wurde definiert mit Wasser, Öl und Luft abgekühlt. Zusätzlich
ot ’ wurde an 3 Jominv-Proben aus 100Cr6 Stirnabschreckversuche (4) durchgeführt (850°C/50 min.).
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