文摘
调质钢的微观结构传统研究了透射电子显微镜(TEM)而不是扫描电子显微镜(SEM)自TEM提供所需的高分辨率图像的结构细节,控制机械性能。然而,扫描电子显微镜,除了提供更大的区域范围,通常可用的和更便宜的购买和操作相比,TEM和大幅度进化的决议。这项工作提出了详细比较调质高强度钢的微观结构表征与TEM和SEM电子通道对比技术。对于这两种技术,类似的结论是在大规模分布的马氏体板条和盘子和纳米nanotwins和位错结构的观察。这些观察和电子背散射衍射评估完成马氏体大小分布和残留奥氏体区域分数。SEM降水特点是采用二次成像,和一个深度学习方法用于图像分割。这样,碳化物大小、形状和分布到几个纳米定量测量,而为测量。这些令人鼓舞的结果旨在帮助材料科学社会发展表征技术以更低的成本和更高的统计学意义。
1。介绍
从历史上看,电子显微镜技术广泛用于描述微观结构对应不同的合金和制造条件。扫描电子显微镜(SEM)允许一个获得特征和分布的多相合金的组件在宏观和微尺度,即。,从微米到厘米。然而,它的性能在细尺度是高度依赖于枪与显微镜技术可用。特别是,装有一个热离子发射体的SEM是有限的微尺度分辨率,而场致发射(1)提供了更大的亮度和小探头尺寸,因此高分辨率在纳米尺度上(2]。传统上,细微观结构表征,透射电子显微镜(TEM)一直是首选的,因为它提供了原子尺度分辨率与不同成像模式和使用原位电子衍射晶体信息技术(3]。不幸的是,TEM需要漫长而复杂的样品制备技术(4,5为了获得一个电子透明的样品。最常用的技术是聚焦离子束切割(6,7,喷射电解抛光8),或宽束铣9]。因此,TEM和必要的样品制备技术因此受到贵用户费用在许多电子显微镜中心。更重要的是,最引人注目的TEM的缺点是,毫无疑问,其有限的区域覆盖。自从电子透明区域由以上提到的制备技术是最好的几个几十或几百个平方微米,金属和合金的微观结构推导出从TEM表征必须小心解释。请注意,这也可能对SEM接近其分辨率限制在某些情况下。相比之下,扫描电镜检查非常大的地区,多达几百平方厘米在大多数显微镜和需要适度的准备时间一般来说,和SEM研究用户收费更便宜和工业实验室。换句话说,在所需的时间准备和TEM分析金属合金薄板、SEM可以提供几个样品的微观结构信息更便宜的成本。然而,SEM和TEM是最好的评估合金的微观结构,以图像大面积和纳米尺度的细节。
最近的一代的场发射扫描电镜(FE-SEM)提供了必要的空间分辨率来探测表面在纳米尺度上(10),尤其是那些装有cold-field发射器(CFE-SEM) [11]。因为他们提供最高的亮度,可以实现大型探测器电流密度,结合时高效电子探测器、高信噪比(信噪比)的图像可以获得各种对比(12]。
在本文中,我们报告的研究进展在高分辨率CFE-SEM高强度钢。这类钢展品细马氏体微观结构和复杂的碳化物析出和分布在微观和纳米级。比较四种不同合金的微观结构的主要功能是提供使用电子衍射和表面扫描电镜的成像功能。一个方法基于深度学习工具13]给出了描述碳化物分布的充分考虑高代表性的SEM分析结合CFE-SEM高分辨率成像的能力。类似的技术对超高碳钢的SEM图像分割之前报道(14),但在目前的研究中,我们报告使用深层神经网络进行分段很好的沉淀在纳米尺度。
2。材料和方法
2.1。材料
四个标本是由两个高强度钢,符合美国钢铁协会的5140 skv (A2)和4135 mlv (A6)。他们的重量百分数碳当量的内容(15)非常相似,即分别为0.64%和0.67%合金A2和A6。他们的化学成分表1。每个合金热处理达到35 HRC洛氏硬度,50,并给出每个标本的热处理历史表2以及真实的测量硬度。样品M12和M16生产合金A2 M23和M26生产合金A6。基于获得的硬度值以及额外的第四回火阶段,样品M12和M26将作为“准淬火状态的”,而样品合格的M16和M23将合格的“调和”。
2.2。样品制备
TEM表征进行3毫米盘切割和打孔标本表从地面到100μm与碳化硅论文粗燕麦粉从400年到1200年。电子透明度是通过使用电解抛光使用10卷组成的一个解决方案。%的高氯酸甲醇在-40°C的电解抛光电压16 V。扫描电镜的样品是大约的切成方块 和地面同样TEM表。进一步进行了抛光金刚石悬浮液3μ米和1μ米粒子的大小。获得的平面是最后的10分钟的硅胶和过氧化氢(30 vol. %)加速材料移除率的1/1。所有抛光材料来自ANAMET Boucherville,加拿大。每个样品表面被提交给一个清洁步骤使用臭氧清洁(ZoneSEM,日立高新技术、Rexdale、加拿大)30分钟和压力值40(任意单位压力的仪器)。
2.3。电子显微镜的仪器
TEM调查中心在加拿大麦克马斯特大学显微镜(CCM),汉密尔顿,加拿大,飞利浦CM12(美国热费希尔,沃尔瑟姆,MA)透射电子显微镜操作在亮场(BF)和120千伏暗场(DF)成像模式。SEM图像都是用su - 8230或su - 9000 ea日立CFE-SEMs(日立高新技术、Rexdale、加拿大)位于采矿和麦吉尔大学材料工程系QC、加拿大蒙特利尔。电子通道对比(ECC)图像获得使用半导体photodiode-type后向散射电子(BSE)检测器(PD-BSE)显微镜下极片正常的光束方向。工作距离是7 - 8毫米,BSE检测器和样品表面之间的距离是2 - 3毫米。二次电子(SE)图像与选举投诉委员会同时收集图像与一个扫描显微镜的镜头上探测器(上)。ECCI和SE成像进行了10 kV电压加速。能量色散光谱是使用力量Quantax FlatQuad光谱仪连接到日立su - 8230 CFE-SEM的加速电压4 kV。这个电压是选择减少发射的x射线的数量,以减少所需的空间分辨率的EDS分析目标纳米尺寸硬质合金沉淀。此外,这个电压被选为所有元素允许一个最佳的过电压出现在合金。
2.4。碳化物尺寸和马氏体板条宽度与TEM测量
马氏体板条宽度的大小分布是通过手动测量宽度在一条线正常颗粒长轴的方向在几个TEM-BF图像(见图S1在补充材料文件)。碳化物尺寸是手工测量获得的每个粒子长度和宽度的男朋友来自多个区域的图像。每个直方图是由几个数以百计的测量。ImageJ软件(16)是用于获得强度TEM-BF图像资料。
2.5。电子背散射衍射(EBSD)
扫描电镜提供各种水晶标本使用EBSD特性自动测量。这个电子衍射技术,当然,慢而获得TEM图像所需的时间,和典型的收购规模的时间是一个小时 - - - - - -像素图像。然而,最近EBSD相机技术的进步(17,18现在允许减少EBSD地图收购的几十分钟时间大图像。所有EBSD数据获得力量e-Flash高清探测器连接到日立su - 8230 CFE-SEM Quantax /精灵软件控制的魅惑。加速电压15千伏,和探针电流约为5 nA。收购步长是33岁,64年,38岁的和38海里样本M12 M16, M23 M26,分别。
阶段用于索引和空间群225(奥氏体fcc , )及马氏体bct空间群139(我4 /嗯, , )两个精灵的软件实现。马氏体晶格参数提取的粉末衍射标准联合委员会(JCPDS) PDF卡# 00-044-1293。的 这里使用的马氏体结构的比例是大于预期从此前的研究低碳是什么钢(19,20.]和对应于1.35%的碳含量wt。必须推断,这些研究报告的影响合金元素分数以及碳的影响降水的正方性和总碳含量之间的关系。此外,su - 8230 CFE-SEM用于生产EBSD地图产生强磁场影响大量的显微镜下面的样品室极片。这个磁场偏转的向前和背散射电子发射对着镜头,因此,菊池带,在探测器,往往出现微微弯曲。由此产生的角度测量双波段之间略有影响,导致更大的索引过程中的错误。我们索引十优质EBSD模式获得样本M23与含有碳含量增加的阶段,从0.0 wt。2.0%,与物镜的磁场。这导致被收购的模式没有磁场的最佳索引包含0.6到的阶段 wt。碳的时候发现是1.0到 wt。当物镜领域应用。出于这个原因,我们仍然认为这一阶段的选择有关,因为它提供了更好的索引相比,真正的旅级战斗队结构对应于合金进行这项工作。
EBSD地图报道提出了这项工作的原始形式,即。,原始数据没有平滑后处理。生产粮食地图,每个地图的像素聚集作为像素方向的函数来计算一粒一粒地图的像素每个被分配相同的颜色。对于每一个地图,晶粒分布提取使用精灵软件,只有谷物十多个像素和晶界大于15°被认为是生产粮食的地图。
2.6。电子通道对比成像
类似于获得的衍射对比在TEM, SEM可以提供晶体成像,这是被称为电子通道对比成像(ECCI) [21,22]。TEM亮场(BF)成像的像素强度取决于初级电子衍射出的分数通过物镜孔径亮场收集锥。的振幅强度损失的综合效应是由振幅(衍射)和质量厚度(原子序数依赖)对比3]。同样,SEM,疯牛病分数发出样品由晶体取向调制(23)和材料平均原子序数( )(2从这些废话产生的排放体积。因此,晶体取向和分布的变化引起的材料加工是反映在ECC图像以同样方式在亮场TEM观察图像。这里必须提到的混乱也可以被探测到的,因为这些诱导当地平面弯曲,从而产生局部的变化方向。晶体缺陷成像已经被报道在一些材料和合金(24- - - - - -29日),现在被认为是一个可行的成像技术。
2.7。硬质合金与二次电子成像
硬质合金特性是必不可少的理解高强度钢在维修条件下的行为。因此,最重要的是分析化学,大小和形状,分布在材料进行调查。TEM,通过质量厚度对比,提供一定数量的钢矩阵和硬质合金沉淀之间的对比。然而,由于强烈的衍射对比在亮场成像,硬质合金能见度是高度依赖于晶粒取向。因为疯牛病成像也敏感 ,碳化物生成一个对比BSE图像但也影响取向ECC所产生的对比。事实上,平均原子序数的碳化物是如此接近,疯牛病的变异系数的矩阵由于通灵,可高达百分之几(21),会增加或减少的疯牛病强度矩阵(30.]。因此,沉淀对比逆转不同如果父粮食是或不是通灵状态,呈现这些沉淀物的检测非常困难。
为了规避这个问题,SE与镜头成像探测器的CFE-SEMs用于提供高对比度和碳化物之间的矩阵。分析了碳化物的化学能量色散谱(EDS)映射。EDS图像特征为Fe和C图所示S2以及相应的SE图像。这个对比可以解释为两个二次电子发射特性的组合。据报道,从氧化物和SE产量,更普遍的是,从绝缘体,系统比收益率获得金属(31日,32]。考虑最终的样品抛光步骤使用硅胶悬挂与过氧化氢的混合物,预计原生氧化层表面的富含铁的矩阵形式阶段(33]。因此,假设相比,氧化基质释放更多的SEs碳化物。这种效果,结合SE1的大部分类型的二次电子(由主电子)被镜中的探测器,这是高度影响化合物的电子结构通过介电函数(34,35),可以解释上的显著对比观察SE图像。最近,刘和同事(36]报道高铁素体中硬质合金与SEs 9 cr-1mo引入XeF后钢2的观察室dual-beam-focused离子束显微镜。作者没有给出机制导致的对比,但假设矩阵的一个类似的表面改性,增加其SE发射率。这个假设验证了通过收集能源配置文件从碳化物粒子(1-blue线)和周边矩阵(2-orange线)。配置文件获得使用su - 8230上的过滤功能探测器以类似的方式报道桥本和同事(37),如图所示1。图1(一)显示了一个典型的SE图像上得到的检测器收集的全部能量谱时二次电子,二次电子的能量分布概况图1 (b)。概要文件强度对应于图像强度提取过滤图像集。从概要图1 (b),很明显,比铁碳化物生成更少的二次电子矩阵和他们退出能量较低,最后,少SE强度,从而验证我们的方法成像碳化物分布的样本。
(一)
(b)
2.8。硬质合金与深度学习分割
每个SEM图像提供了数以百计的粒子,这是不切实际的手动获取定量测量。因为这些图像显示高和统一对比完整图像字段,它是决定运用人工智能模型部分和测量颗粒大小和分布通过深度学习的方法。UNet多层神经网络(38)是生成和训练一些图片为每个样本(3 - 5)。每张图片都是手动鼠标分段。减少所需的时间手动分割提要网络训练所需输出,每个图像的裁剪部分是用于培训。事实上,我们发现,多个剪裁区域更有利于模型的效率比单一形象,假设相同的总时间为手动分割。这允许SEM采集参数的变化,如噪声、放大,梁散光,和马氏体晶粒背景,从一个图像到另一个,占。一旦手册分割输出结果送入神经网络,训练时间大约是10到20分钟样本分割使用模型应用于图像的集合,它由10至20为每个样本图片。
深度学习模型训练过程和分割使用蜻蜓软件(口服补液盐,对象的研究系统,蒙特利尔,加拿大)。所使用的电脑是64位的操作系统和英特尔(R)的核心(TM) 19 - 9900 k的CPU @ 3.60 GHz, 3600 MHz 8核和16个逻辑处理器,内存64 GB的物理RAM, NVIDIA方形住宅区P2000图形卡。终止使用的停止标准模型训练是默认的停止标准实现蜻蜓的深度学习的工具。提高深层神经网络的鲁棒性,蜻蜓深学习工具将包括几个参数的变化,如图像亮度对比,噪音,规模,旋转,或剪切的培训协议。每个分割图像然后提交大小和形状测量Python(使用相同的软件http://www.python.org)scikit-image库(39)被执行。碳化物尺寸和形状的测量进行了“regionprops”方法从这个图书馆。
3所示。结果
3.1。比较的微观结构组件
3.1.1。微观结构概述
获得的微观结构在亮场成像模式下使用TEM 4合金是显示在图2。每张图片是几个单一的蒙太奇BF-TEM获得的图像在位置的样品厚度是不同的。事实上,这个过程是必须产生一个最终的图像质量厚度变化由于地方有限的厚度变化。介绍了这些变化的样品制备技术用于生产电子透明周边地区中央黑洞。这也使得减少的贡献目标投影透镜球面像差(3)最后的蒙太奇,因为只有放大图像被抓获。这是严重的不方便,因为它需要大量的数据除了必要的处理和采集时间记录和处理的图像。即使这种治疗,还可以看到当地的变化,防止微观结构的清晰视图。然而,碳化物分布的马氏体微观结构以及空间仍然可以评估这些图像。
(一)
(b)
(c)
(d)
四个样本成像用ECC和由此产生的图像显示在图中3。每个图像对应于一个single-scan图像采集的时间大约是2分钟。图像的视野和规模是相同的范围如图2。乍一看,这是非常引人注目的图像对比统一形象的视野,由于电子束扩散不受样品厚度对TEM,但是,恰恰相反,标本的密度、平均原子序数,晶体取向(2]。从这些低放大率的图像,似乎明显的显微组织主要是马氏体,但板马氏体的存在是样品M16和M23清晰可见。这个盘子马氏体也观察到放大TEM图像而不是直接在蒙太奇图像如图2。SEM图像也不是显示单一的描述是图像见图的蒙太奇画面2。必须指出同样的蒙太奇方法也可以用于生产large-field-of-view图像放大ECC图片没有看到界定标志的图片,我们可以看到在TEM蒙太奇形象,因为ECCI提供的对比度和亮度均匀的平面标本。
(一)
(b)
(c)
(d)
3.1.2。板条结构
典型的马氏体板条结构开发的四个合金不同回火处理的结果就像TEM-BF图像(图所示4(一)和4 (b)分别为样本M23和M26)。注意,由于厚度变化图像的视场图4(一),蒙太奇图像必须被用来减少这种影响。选举投诉委员会图像数据4 (c)和4 (d)对应于相同的样本显示相同级别的细节,然而与统一的对比。板条结构尺寸相同的与TEM图像,和一些混乱也可以观察到在一些黑暗的板条谷物。这种对比通常观察到晶体时面向本地的匹配指数较低(hkl)菊池与显微镜的光轴。电子束和随之而来的夹角(hkl)晶体平面跟踪然后为这架飞机接近布拉格角。当地变化的位错邻近晶格平面取向,由于位错芯周围的应变场,诱发反向散射系数的变化,导致位错周围出现比谷物背景(23,40]。错位的注意,激发条件和深度也扮演重要角色错位的可见性。
(一)
(b)
(c)
(d)
3.1.3。板马氏体
注意到在概述图像获得的扫描电镜图3样品M16和M23包含大量的马氏体板(41),样品M12和M26相比。板马氏体识别由于其较小的长宽比与板条马氏体相比。这似乎非常清楚TEM图像(数字5(一个)和5 (b)),颗粒内部的对比有点统一用很少的变形结构(如孪生和弯曲)(图4 (b))允许观察高对比度的碳化物。但必须指出,一些准备的文物,如坑和overetched领域视为亮点TEM-BF图像由于减少厚度在这些领域,退化图像质量在某种程度上。ECC的图像相同的两个样本,如图5 (c)和5 (d),又提供了一个非常统一的对比和相同的结论是用TEM图像关于硬质合金马氏体板内能见度谷物。如孪生变形结构(图5 (c))或弯曲(图5 (d))也清楚地观察到在这些谷物,和类似的数据4 (c)和4 (d),单一的混乱可能会发现在黑暗的谷物。在SEM图像一个有趣的观点,特别是在图5 (d)碳化物在板的对比,板条马氏体作为粮食的函数的背景。Brodusch和同事(30.)报道,对比反演可以发生在多晶合金的平均原子序数沉淀复合非常接近的矩阵。在目前的情况下,铁3C碳化物可能比粮食出现黑暗或光明矩阵如图5 (d)分别在A和B,这取决于晶体的方向和主要的电子束。这是一个严重的缺点ECCI描述在这些合金碳化物,在更大程度上,在一般的钢。发达的方法来解决这一问题将更加详细地解释部分3.1。6。
(一)
(b)
(c)
(d)
3.1.4。恢复结构
恢复结构重组的混乱在马氏体颗粒形成pseudo-cell结构或亚晶粒边界。图6(一)显示了TEM-BF图像样本M16的亚晶粒边界可以确定,但是他们的能见度很低的相比SEM-ECC图像如图6 (b)。这一形象,粮食对比高和亚晶粒明显识别图像角分辨率得到ECCI是相对较高的。事实上,通灵对比高角分辨率是由主波束收敛角,本身依赖于工作距离和物镜孔径直径、8毫米和50μ米在这个研究中,导致一个近似收敛半角0.18度。
(一)
(b)
3.1.5。双晶结构
典型的双晶结构见TEM-BF成像数据所示7(一)和7 (b)准的M12、M26淬火状态的样本。这些双胞胎是典型的低碳钢淬火状态的(42,43),由于马氏体颗粒内部的剪切住宿(44]。证实了双晶结构选区衍射(SAD)。相应的SEM-ECC图像中显示数据7 (c)和7 (d)显示相似的双胞胎样本M12(图7 (c))和M26(图7 (d))。观察到的双胞胎是小于10纳米的ECC或TEM图像(43,44]。然而,一些双胞胎在ECC图像可以达到几十纳米,和他们可能更大的双胞胎,或者更有可能的是,成堆的平行纳米尺度的双胞胎。几对双胞胎被TEM两个样本中确认,主要是在板或阻止马氏体谷物,但是ECC图像表明孪生是出现在两个样品,也发生在一些板条马氏体颗粒(42]。
(一)
(b)
(c)
(d)
3.1.6。碳化物
碳化物纳米尺度时,TEM是可视化技术的选择,从样品M23 TEM-BF图像和M12的例子所示的数字8(一个)和8 (b),分别。样品M16的碳化物和M23被确定基于悲伤模式主要是渗碳体,有一些沉淀物的铁2商务部类型。样本中M12 M26,碳化物都确认为过渡 - - - - - -碳化物(斜方晶系的、铁2C)但有些六角 - - - - - -碳化物是M26样本中发现的。尽管BF衍射与干涉质量厚度对比图片,特别是在图8(一个)从这些图片,很明显,碳化物大小、形状和空间分布在这两个不同的合金。碳化物是更小、更准的2 d样式淬火状态的样本(M12图8 (b))相比,圆形大碳化物的回火试样(M23,图8(一个))。同时,降水似乎更丰富的内板马氏体颗粒样本M12。
(一)
(b)
(c)
(d)
(e)
(f)
SEM-ECC图像相同的样本数据所示8 (b)和8 (c)分别为M12 M23的混合成分和晶体对比TEM-BF中观察到的类似。就像前面提到的3.1。3调制的反向散射系数由于取向对比导致系数更大或更小的碳化物,产生黑暗或光明的沉淀图像,分别。然而,不同的电子结构从原生氧化层表面的钢矩阵和碳化物,反映在介电函数,产生不同的二次电子系数(见部分2。7)。因此,这产生一个高对比度和碳化物之间的矩阵,无论晶粒取向,使碳化物出现系统矩阵。除了提供足够的对比来确定沉淀,SE成像提供了真正的表面成像,由于排放SE的深度是只有几个纳米,对比与疯牛病扩散卷,约200纳米铁在10 kV。因此,图像可以被认为是一片标本的表面和体积分数被分数作为第一个近似。这种技术的另一个优点是它允许集合的SE图像随着ECC图像与一个单一的扫描,因此,它使晶体微观结构的碳化关联成像的能力为每个图像。必须提到,因为SE信号发出一个非常薄的表层,碳污染是一个严重的问题如果样品没有完全清洗前的SEM表征。在这项工作中,一个臭氧清洁用于抛光后删除任何剩余有机物种的过程。
SE图像对应的数字8 (c)和8 (d)如数据所示8 (e)和8 (f),分别。从这些高对比度的图像,用TEM图像可以得出相同结论,对硬质合金的尺寸和形状。然而,碳化物的定位清晰,似乎在晶界碳化物沉淀青睐(图8 (e))的样本,准淬火状态的样品相比,降水(图更为统一8 (f))。这允许高对比度进一步分割图像收集从碳化物形态和分布情况的定量信息。再加上大代表性的SEM分析,使优秀的统计数据,将部分所示3所示。2。
3.1.7。混乱
位错通过ECCI SEM成像是一种建立技术与缺陷成像被科茨在1967年预测(45)和实验报道了薄电子透明标本,克拉克在扫描透射电子显微镜(46]。后来,莫林和同事27]显示混乱的第一图像和散装堆积层错硅的加速电压50 kV场发射扫描电镜。年代末才ECCI成为一个受欢迎的技术,现在经常用来描述位错结构金属(24,25,47和陶瓷26,48,49]。图像的各种缺陷,重要的是,水晶的准双光束条件只有一组飞机提供了强有力的布拉格衍射后的关系(23]。在这种情况下,缺陷出现深色强度比谷物背景强度在TEM-BF逆转ECC使用时,即在深色背景上,明亮的缺陷的对比。ECC可以最大化利用样品中特定位置或谷物的ECC在必要的偏差参数控制选择双束取向正是调整与电子背散射电子衍射(EBSD) [25,48)或电子引导模式(ECP) (50- - - - - -52]。然而,这些技术只应用于微观结构与大晶粒尺寸,通常在5到30μm或更大,并不适用于我们的研究自组织主要由亚微米板条马氏体。相反,自扫描电镜提供大量的谷物不同方向的,黑暗的谷物以来针对低疯牛病强度高的通道条件的证据,表明布拉格条件或多或少地满意。此外,小角度倾斜和旋转可以应用于调整双光束条件优化错位对比(48]。
比较的成像对比实现TEM-BF和SEM-ECC如图9回火的M16示例。TEM-BF图像如图9(一个)显示包的混乱分布在板条马氏体颗粒晶界浓度更高。更高的放大倍数如图9 (c)单和解决复杂混乱的地方。然而,由于大量的缺陷,很难解决个人混乱黑暗的区域。箔厚度大时尤其如此,因为TEM图像投影的缺陷位于箔卷。SEM-ECC图像数据所示9 (b)和9 (d)对应于相同的M16样本具有相似尺度数据9(一个)和9 (c)。的混乱在黑暗的区域(即清晰可见。,close to two-beam Bragg condition) but also in slightly lighter areas with increasing deviation parameters from the exact Bragg angle [53]。单混乱显然是解决,位错缠结透射电镜的观察图像。然而,SEM-ECC似乎缠结密度较低的图像,这可能是由于一个较小的深度疯牛病的发射信号携带衍射信息。这个深度取决于上的衍射条件和材料,是灭绝的倍数距离这个条件(23]。Zaefferer和Elhami估计几十纳米的深度分辨率在菲(111)反射在20 kV (23]。伯杰和Niedrig54)表明,只有疯牛病不到20%的能量损失是导致该项目,但一些作者认为这些贡献的电子能量损失要小得多(55,56]。因此,蒙特卡罗模拟可以用来监控这些低损耗背散射电子的轨迹,并允许深度分辨率的评价。赌场的仿真软件(57)与 电子和10 - 20%的能量损失(补充材料,图S3)的加速电压10 kV计算。后评估大约30 nm发射深度和50纳米能量损失的10%和20%,分别。这里必须提到,衍射效应并不占在这个仿真,但深度分辨率符合Zaefferer的计算,必须被视为一个估计。这清楚地表明,排放体积导致图像使用SEM-ECCI小比传统厚度用于透射电镜实验,即。,或多或少100海里。因此,更少的混乱可能会“看到”的疯牛病的排放体积,TEM厚度相比,观察到高密度的混乱时,减少ECC的散射背景图像和渲染他们比和TEM等样品中更为明显。
(一)
(b)
(c)
(d)
3.2。定量分析
3.2.1之上。马氏体的宽度金属丝网
在大多数情况下,TEM研究需要手动测量的马氏体板条从TEM图像晶粒尺寸,这是费时和主观选择的对象来衡量。TEM马氏体板条宽度测量所得样品M12 M16, M23, M26显示在图中10(左列)。而马氏体板条宽度分布非常相似的四个样品,尺寸从20到600/800 nm,人能注意细微的差异。分布最大,约为150纳米硬度低的M16和M23样品,显示了明显转向小板条宽度在100 nm M12、M26最难的样本。同时,分布扩散到最大的是大样本M12和M26相比其他两个样品。然而,缺乏测量生产这些直方图可能会减少这些发现的准确性。同时,男朋友的事实,只有衍射对比图像被认为是确定板条没有夹角测量实际可能带来一些不准确对应的粒度分布。
质量(乐队对比)和粮食获得的地图EBSD图S4四个样品。乍一看,似乎马氏体晶粒尺寸非常相似样本从一个到另一个地方。然而,每个地图的大小分布提取和图所示10画一个稍微不同的场景。列“EBSD(全部)”(中间列),颗粒的分布的宽度是4个样品。在这里,宽度对应于每个检测到的小(小)轴晶粒在地图上。因为大部分的谷物是马氏体金属丝网,分布可以被认为是代表板条宽度分布,因此可以与TEM结果。宽度分布衡量EBSD显示了一个类似的趋势从TEM测量观察的目标是什么;即。,the martensite lath width is smaller for samples M12 and M26. However, sample M23 shows also smaller grain width and only sample M16 has larger grains. Specifically, the distribution maximum was found to be around 60-80 nm for samples M12, M23, and M26 while it is found to be around 100-120 nm for sample M16. For all samples, the distribution ranged from around 20 nm to 600/800 nm which is of the same order of magnitude as reported from TEM measurements. However, the EBSD histograms are smoother in the large width portion of the graphs, since a higher fraction of larger grains could be intercepted with the field of view used to record the EBSD maps. In addition, it must be inferred that the EBSD measurements had more statistical significance since the distributions were computed with several thousand grain measurements compared to a few hundred for the TEM analysis.
然而,必须推断,由于有限的角分辨率EBSD分析磁场的存在,部分将对此进行说明2。5,单个板条谷物的分化,甚至与阈值角度2°或3°,非常不可能的。这里描述的马氏体板条,可能被认为是板条包或块,,结合TEM错误由于不考虑板条的角度,使比较不太准确,虽然信息当比较不同样本之间如果使用相同的程序。
自从EBSD分析由马氏体颗粒,板条,和盘子,颗粒的粒度分布宽度改建只有谷物纵横比(AR,图11),定义为小轴长轴的长度,直径小于0.5。这个值的基于“增大化现实”技术的选择账户只有自板分布马氏体板条谷物的谷物通常较小的AR值从ECC图像。四个样品的分布如图所示10为“EBSD ( )”右边的列。分布传播因此获得非常类似于获得与所有谷物的地图,这是预期,自板部分马氏体在ECC图片非常小。也可能在这里指出,自EBSD粮食分布是完全基于像素的绝对方向,它被认为是更准确的定义谷物比TEM-BF图像的目视检查,对比是复杂的,可能为不同的晶粒取向是相似的。
也必须提到EBSD粮食获得的比例分布测量晶粒尺寸通知,从图11。因此,尽管四个直方图有类似的形状,分布在不同的比率最高,即。,约0.4 M16和M26 M12和M23 -0.55和0.5样品。同时,一个小肩膀被认为在0.2 - -0.25左右,这似乎更明显M12样本和M16相比其他两个样品。这意味着细针马氏体存在于一个更大的部分合金M12 M16相比样品M23 M26,突显出马氏体微观结构上的差异,它显然太轻微的影响强度和硬度,这些都是相似的。
3.2.2。碳化深度学习分割特征的扫描电镜图像
(1)大小和形状分布。硬质合金纳米粒子的沉淀是研究了四个样品通过应用碳化深度学习分割提取每一个从每个二次电子图像记录同时疯牛病在扫描电镜图像。典型的一个例子分割造成应用深度学习在图给出12,原来的SE图像如图12(一个)并在图分割图像12 (b)。分段碳化物在蓝色突出显示它们是彩色图像灰度级。分割是高度精确,大型或nanometer-range粒子发现的成功模式。明亮的星团的像素代表的残余胶体二氧化硅粒子从最后的抛光步骤,作为网络训练认识到预期的碳化物,没有一个是包含在分割结果。使用深度学习模型的另一个优点在于区分碳化物从其他表面特性,如浅划痕造成最后的抛光与二氧化硅纳米颗粒。这些线,如图12(一个),有非常相似的灰色水平相比小的硬质合金颗粒。尽管如此,该模型显然使这两种功能之间的区别,再一次,没有划痕被认为是碳化物在最后分割图像。
(一)
(b)
检测颗粒的分割和处理启用了蜻蜓软件生产的大小分布直方图,呈现在图13样品M12 M16,处理大量的图片占的代表性SEM分析。直方图的全套样品,包括样本M23 M26,呈现在图S6从手工测量,获得的直方图给出了图的显像S5。硬质合金几何研究使用四个指标,即长宽比(图S6 (a)),大(图S6 (b))和小(图S6 (c))轴长度的拟合椭圆粒子,和当量直径(图S6 (d))计算考虑一个完美的磁盘同一区域的粒子。
(一)
(b)
(c)
(d)
显然,硬质合金宽高比为样本M12显著小于最大样本M16,即分别为0.25 - -0.3和0.55 - -0.6(1代表一个圆形颗粒的纵横比)。这证实了SE和BSE图像的目视检查,圆的,细长的粒子被观察到在样本M16和M23而碳化物看上去更像薄血小板在样本M16和M26(图8)。最可能的硬质合金当量直径( )M12样本较小,平均10 nm左右,比样本M16,约30 nm。然而,样本M12显示了一个窄大小(比样品2到70海里)传播M16(5到150海里)。所以,显然,碳化物的M16大于那些样品M12这证实了轻度和重度拟合椭圆轴分布,那里不仅减少碳化物的宽度也是它们的长度。强调增加回火时间的影响从M12 M16,这增加了碳扩散的马氏体颗粒变粗碳化物粒子,从而增加硬质合金形成的数量。这证实了计算碳化物面积分数超过总面积的处理图像,并给出平均分数表3两个样品。硬质合金分数翻倍 在示例M12面积% 地区% M16确认样品,因为样品几乎相同的碳含量,从马氏体转变量的增加形成碳化物沉淀与回火时间更长。
在这个阶段必须指出的是,这种比较是基于二维剖面中所获得的图像(TEM和SEM)可能没有完全复制的粒度测量基于一个三维的特征。这种比较是如此有用的评估SEM能力提供类似的TEM测量的粒子大小。
3.2.3。残留奥氏体
在这里,TEM使用集中暗场成像(CDF) [3,58)是用于调查研究的四个样品。残留奥氏体薄膜的50到200纳米之间的观察马氏体板条谷物样品M12和M26如图14对于示例M12。选区衍射模式提供的插图所示图像描述之间的关系马氏体金属丝网和残留奥氏体。然而,它是不可能量化图像对比以来的体积分数在CDF实验组的成像是复杂和困难的解释。此外,x射线衍射不检测残留奥氏体由于其低容量的内容。注意,CDF实验组的成像不允许识别的残留奥氏体回火M16和M23样品。
(一)
(b)
因为它提供阶段分化(59),EBSD可以识别残留奥氏体在马氏体两个阶段主要是通过他们的水晶系统不同于对方。旅级战斗队马氏体接近bcc结构,后者从fcc晶格的奥氏体分化的脚腕transform-based EBSD的索引过程。从根本上限制了内在空间分辨率衍射的背散射电子,也就是几十纳米的60,61年),这种技术只适用于厚膜残留奥氏体。阶段分化是应用于四个样品,合成阶段地图给出了图S7(补充材料文件),总索引率从85.8%到94.6%不等。在这些地图上,奥氏体色绿色和马氏体在红色。首先检查,奥氏体中检测出所有的样品,主要是在板条边界,但一些像素内部马氏体也可以观察到。这些像素可能会被视为有misindexed像素自残留奥氏体马氏体内部出乎意料的时候。事实上,孤立单像素没有意义,必须考虑噪声地图。然而,一些数据包板条奥氏体像素显然是本地化的边界表示的存在奥氏体薄膜TEM-CDF报道。仔细看看地图的定位数据(没有显示)表明,集群存在相同的取向证实这些可能不是噪声集群。这也表明,大多数这些集群可能属于一个原始奥氏体晶粒因为他们保留了相同的取向在马氏体转变。更重要的是,在所有样本中检测到奥氏体而不是均匀分布在表面的地图。例如,一些地区的地图清楚地显示出更大的浓度在残留奥氏体板条边界样本M16报道在图14。没有透露这是不会因为TEM-CDF调查中残留奥氏体的存在回火M16和M23样品。这里是假设,这或许是一个综合效应的非均匀分布揭示了EBSD TEM表征的高度本地化方面,正如前面强调的。还必须牢记,应变奥氏体可能是由于准备和控股的衬托。奥氏体的面积分数每个样本提取EBSD数据和表4。从这些结果可以得出结论,奥氏体含量在同一范围的四个样品和表明,回火似乎对残留奥氏体分数非常有限的影响。必须推断,索引速度可能会影响计算阶段相对分数,特别是当残留奥氏体纳米微晶的形式存在于细马氏体结构。然而,我们认为相似的索引率和微观结构,面积分数从EBSD中提取样本之间的数据仍然可以用来比较不同的起源。
4所示。结论
在这工作,TEM和SEM技术进行评估和比较在描述高强度钢在准淬火状态的微观结构和回火条件。这两种技术被用来提供详细的描述,定性和定量的某些方面。发现,尽管有一个稍微低空间分辨率与传输技术相比,FE-SEM数据可以提供类似的功能,使其TEM对粮食微观结构和第二相沉淀。研究结果总结如下:(1)高强度钢的显微组织由SEM-ECCI成像提供了一个快速和均匀材料的典型特征的概述,即。、马氏体金属丝网和马氏体板(2)高倍镜下,除了板条马氏体板,复苏以及混乱和双晶结构是大规模的评估(3)马氏体颗粒被成功使用自动化EBSD和后处理提供定量分析基于成千上万的颗粒粒度分布允许提取特定的一粒一粒分布的基础上,纵横比(4)残留奥氏体含量测定使用EBSD和显示一个类似的表面内容四个样本调查完成之前的TEM的结论,没有残留奥氏体回火中样本。它也表明,奥氏体对所有样品表面分布不均匀(5)硬质合金沉淀显然是利用二次电子成像特征。提供高对比度碳化物和钢铁之间的矩阵和允许使用深度学习模型精确细分图像和自动检索碳化物大小和形状信息。进一步的大小分布直方图是由成千上万的测量和与TEM测量。然而,要记住的时间分配给手动分割喂深度学习模型的图像仍然是所有技术的主要限制。使用更大的图像训练模型相比肯定会带来更高的准确性和代表性将获得更少的图像和更小的手动分割时间
总之,发现FE-SEM可以提供数据,在本质上是类似的,质量TEM关于粮食微观结构和第二相沉淀,虽然略低空间分辨率。这一发现突破了FE-SEM的分析能力。SEM的优势在于它提供的可能性比TEM观察更大比例的样本,因此生成的数据更可靠地代表散装材料。与与TEM分析能力和数据的好处是更具有代表性,更容易获得,FE-SEM更相关的评估材料的力学性能。也可能是牢记SEM提供可能更深入地描述合金微观结构通过使用EBSD和ECC技术收集信息的一次奥氏体或马氏体板条/粒残留奥氏体取向关系。
即使FE-SEM可以代替评估微观结构和降水机制,TEM依然原子分辨率的技术选择,它能够提供从纳米晶体信息特性非常有利。
数据可用性
出于保密考虑,这些数据不能共享,除了编辑如果需要。
信息披露
所需处理的数据复制这些结果不能被共享这个时候由于法律或道德的原因。
的利益冲突
作者宣称没有利益冲突。
补充材料
补充材料图S1:手动测量的例子沿着一条直线垂直于板条长轴TEM-BF形象。图S2:二次电子(SE)图像和相应的x射线地图确认铁和碳的黑暗在SE图像碳化物沉淀。x射线的强度被表示为地图 - - - - - -比,即,the element’s intensity normalized by the total intensity (Horny 2010). Figure S3: depth of emission of backscattered electrons in Fe with (a)和(b) 10% 20%蒙特卡罗模拟得到的能量损失 电子。图S4:乐队对比和粮食获得的地图EBSD样本M12 M16, M23、M26。使用力量Esprit的谷物检测软件至少10个像素点和最小边界15°角。黑像素对应于nonindexed像素EBSD地图。图S5:硬质合金的尺寸分布样本M12和手动测量获得的M16 TEM-BF图像。大小为特征的长(主要)(b, d)和小(小)(c, e)轴每个检测到的粒子在板条(a - c)和板(d, e)马氏体。图S6:硬质合金的长宽比和大小分布样本M12 M16, M23, M26获得的深度学习与SEM SE图像记录的处理。大小为特征的长(主要)(b)和小(小)(c)轴每个检测到的粒子以及计算等效圆直径(d)。图S7: EBSD阶段地图样本M12 M16, M23、M26。红色代表奥氏体马氏体和绿色。黑色像素对应于nonindexed像素。(补充材料)