一种高碳钢线材索氏体化率测定方法

摘要

本发明涉及一种高碳钢线材索氏体化率测定方法，属于金相测定方法技术领域。本发明的技术方案是：首先选择具有代表性的高碳钢线材试样进行样品制备，利用蔡司级显微镜拍摄500倍视场下的金相照片；然后通过人工对索氏体组织进行精确标注，并通过裁剪主体特征的方式进行数据扩充，最终形成训练集；将训练集图像输入U‑Net深度学习网络模型进行自学习，训练深度学习网络模型，并利用测试数据进行测试，不断优化识别模型的准确性。本发明的有益效果是：基于人工智能进行索氏体识别，计算其索氏体化率，解决了传统测定方法检测繁琐、耗时长、标样成本高的问题，测定方法简单、准确性高，从而保证了高碳钢线材的产品质量，有利于中高碳钢盘条产品在生产过程中的检验分析。