Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Аналитический обзор литературы 11
1.1. Стереология в металлографии 11
1.2. Сравнительный анализ методов оценки неметаллических включений в стали 16
1.2.1. Методы сравнения с эталонными шкалами 16
1.2.2. Планиметрические методы 17
1.2.3. Линейные методы 19
1.2.4. Точечные методы 20
1.3. Сравнительный анализ подходов к оценке зеренной структуры стали и сплавов и их недостатки 21
1.3.1. Метод сравнения с эталонными шкалами 22
1.3.2. Метод секущих 25
1.3.3. Метод планиметрирования 26
1.3.4. Метод узловых точек Салтыкова 30
1.4. Стандарты 31
1.4.1. Стандарты для определения загрязненности стали неметаллическими включениями 32
1.4.2. Стандарты по определению размера зерна 36
1.4.3. Стандарты для оценки структуры чугуна 38
1.5. Анализаторы изображения 42
1.6. Постановка задачи 46
Глава 2. Материалы и методика исследований 48
2.1. Материалы исследования 48
2.2. Методика исследования 48
2.2.1. Методика металлографического анализа 49
2.2.2. Методика проведения микрорентгеноспектрального анализа 52
Глава 3. Совершенствование методов исследования микроструктуры стали и чугуна 54
3.1. Разработка методики количественной оценки загрязненности стали неметаллическими включениями 54
3.1.1. Микрорентгеноспектральный анализ неметаллических включений 56
3.1.2. Разделение включений по типам, предусмотренным ГОСТ 1778-70 59
3.1.3. Оцифровка стандартных шкал 68
3.1.4. Градуировочные кривые для назначения балла 69
3.1.5. Реализация методики с помощью анализатора изображения Thixomet 78
3.1.6. Измерение стереологических параметров 80
3.1.7. Сравнение данных автоматического и визуального анализа 82
3.2. Оценка характера распределения второй фазы в металлической матрице 85
3.3. Оценка вклада пограничных зерен в определение балла зерна с использованием панорамных изображений 91
3.4. Метрологическое освидетельствование анализатора изображения как средства измерения 103
Глава 4. Исследование связи структуры, свойств и технологии производства сплавов железо-углерод 113
4.1. Панорамный подход к оценке структуры чугуна 113
4.1.1 Взаимосвязь структуры и свойств чугуна с шаровидным графитом 114
4.1.2 Оценка структуры чугуна GGG 40.3 119
4.2. Влияние размера зерна на свойства стали 124
4.3. Панорамные исследования как основа металлургической экспертизы 130
4.3.1. Исследование дефектов горячекатаного листа 130
Выводы 142
Список использованных источников 144
- Сравнительный анализ методов оценки неметаллических включений в стали
- Сравнительный анализ подходов к оценке зеренной структуры стали и сплавов и их недостатки
- Методика проведения микрорентгеноспектрального анализа
- Оценка вклада пограничных зерен в определение балла зерна с использованием панорамных изображений
Введение к работе
Задачу повышения качества металлопродукции невозможно решить без информации о структуре металла. Объективную оценку качества структуры можно получить только методами количественной металлографии, основой которой является стереология.
Стереология, как наука о количественной интерпретации трехмерной структуры материалов на основе обработки информации, полученной на двухмерных изображениях, впервые в мире была создана в середине прошлого века С.А. Салтыковым, работавшим в Ереванском политехническом институте. В 1970 г. Салтыков С.А. опубликовал уже третью редакцию своей книги «Стереометрическая металлография», когда на западе вышла первая в области количественной металлографии книга Ирвина Андервуда, профессора из технического университета в Атланте (США, штат Джорджия).
Несмотря на такой значительный приоритет в теории, сегодня Россия существенно отстает от США и Европы в практическом использовании количественной металлографии. Такое отставание не только сдерживает интеграцию России в мировую экономику из-за проблем совместимости отечественных и зарубежных стандартов, но и отрицательно отражается на объективности оценки качества структуры материалов при входном и выходном контроле на внутреннем российском рынке. К сожалению, в России сегодня нет ни одного отечественного стандарта, регламентирующего качество структуры материалов и основанного на стереологических измерениях с помощью автоматического анализа изображений. Вместо этого, как и десятки лет назад, для оценки структуры сталей и сплавов в большинстве российских стандартов используются визуальные методы сравнения с эталонными шкалами.
Более того, «взглянуть» на эталонные шкалы визуальных методов «Ш» ГОСТ 1778-70 «глазами» стандарта ASTM Е 1245, основанного на автоматическом анализе изображений, можно лишь при высоком разрешении микроскопа, соответствующем увеличению х500, чтобы отличить оксиды от сульфидов и точно определить их метрические характеристики. При этом, в соответствии с ГОСТ 1778-70 нужно оценить поле зрения, видимое в окуляры микроскопа при увеличении хЮО. Это задача неразрешима в рамках классической металлографии, так как в микроскоп невозможно видеть много и с хорошим разрешением.
Аналогичные проблемы возникают и при металлургической экспертизе макродефектов, причиной образования которых являются особенности микроструктуры или неметаллические включения, исследование которых возможно только при больших увеличениях. В классической металлографии всегда нужно искать компромисс между изучаемой площадью и разрешением, с которым эта площадь изучается.
Исходя из вышеизложенного, становится понятной актуальность настоящей работы, целью которой является разработка новых и совершенствование существующих методов количественной металлографии для повышения качества металлопродукции.
Для достижения вышеуказанной цели поставлены и решены следующие задачи:
Разработать методы панорамных исследований для количественного описания структуры сталей и сплавов с помощью автоматического анализатора изображений.
На примере ГОСТ 1778-70 разработать методику автоматизации методов, основанных на стандартных шкалах. Показать возможности панорамных методов исследования для гармонизации отечественных и зарубежных стандартов.
Провести метрологическое освидетельствование программного обеспечения как средства измерения.
Разработать методику прогнозирования механических свойств металлических материалов со второй фазой на основе количественного описания ее морфологии и характера взаимного расположения.
Оценить системную ошибку, вносимую пограничными зернами, при оценке среднего размера зерна стали на панораме и отдельных полях зрения.
Показать преимущества панорамных исследований при проведении металлургической экспертизы.
Научная новизна
Разработаны методы панорамных исследований структуры материалов и показаны их преимущества по сравнению с методами традиционной металлографии для количественного описания и оценки качества структуры сталей и сплавов, а также при металлургической экспертизе дефектов металлопродукции.
Показан вклад пограничных зерен в оценку среднего размера зерна и их характер распределения по размерам. Показано, что исключенные из рассмотрения пограничные зерна при анализе на отдельных полях зрения значительно искажают характеристику распределения по размеру, в частности, теряется информация о наиболее крупных зернах, оказывающих значительное влияние на механические свойства стали.
Предложена методика оценки равномерности распределения частиц второй фазы в металлической матрице. Рассчитанный на основе этой методики параметр асимметрии описывает распределение графитовой составляющей в металлической матрице и не зависит от количества включений, а также размера анализируемого изображения. Методика апробирована на оценке распределения графита в чугуне, но может быть
распространена на любые стали и сплавы со сложной морфологией второй фазы.
На примере чугуна с шаровидным графитом марки ВЧ40 установлена зависимость механических свойств от структуры, что может быть использовано для входного контроля металлопродукции, основанного только на металлографической оценке и последующего прогнозирования механических свойств чугуна по его структуре.
Показано, что панорамные исследования могут служить одним из основных инструментов металлургической экспертизы, позволяющим вскрыть природу дефектов и повысить качество металлопродукции. В частности, с использованием панорамных исследований установлена единая природа нескольких дефектов, возникающих при горячей прокатке трубной стали и связанных с особенностями течения металла на захоложенной кромке листа.
Достоверность полученных в работе результатов подтверждается:
Применением анализатора изображения Thixomet, который по результатам международных круговых измерений был аттестован как средство измерения Государственным предприятием «ВНИИМ им. Д.И. Менделеева».
Использованием современного оборудования, расходных материалов и передовых методик пробоподготовки фирмы Buehler.
Широкомасштабным использованием разработанных методик при оценке качества металлопродукции в нескольких десятках металлографических лабораторий России.
Практическая ценность и реализация результатов работы
Показано, что панорамные исследования могут быть использованы для автоматизации методик ГОСТ, основанных на визуальных методах сравнения с эталонными шкалами. В частности, разработана методика разделения неметаллических включений по типам в соответствии с методом Ш6 ГОСТ 1778-70. На основе результатов «оцифровки» эталонных шкал, а также с учетом уравнений, положенных в основу их создания, обоснованы градуировочные кривые для пересчета объемного процента включений в балл, соответствующий ГОСТ 1778-70. Найденные градуировочные кривые могут служить основой гармонизации ГОСТ 1778-70 и ASTM Е1245.
С использованием анализатора изображения разработана методика оценки загрязненности стали неметаллическими включениями листового и рулонного проката, используемого для производства нефтепроводных труб. Эта методика позволила значительно повысить объективность назначения балла по ГОСТ 1778-70 и может послужить основой отраслевого стандарта. Сличение результатов измерений, полученных с помощью анализатора изображения, показало хорошую сходимость с результатами, полученными визуальной оценкой группой экспертов-металлографов, при этом доверительный интервал измерений, полученных с помощью анализатора вдвое меньше, чем при визуальной оценке.
Государственный сертификационный испытательный центр средств измерений государственного предприятия «ВНИИМ им. Д.И. Менделеева» (Комитета РФ по стандартизации, метрологии и сертификации) выдал свидетельство об аттестации программного обеспечения Thixomet как средства измерений. Относительная погрешность измерений объемной доли и площади включений с помощью анализатора изображения Thixomet не превышает 7% и 6 %, соответственно.
Разработанные методики панорамных исследований реализованы в анализаторе изображения Thixomet и широко используются для оценки качества металлопродукции на российских металлургических и
машиностроительных заводах, в учебных и научно-исследовательских институтах. На кафедре «Стали и сплавов» СПбГПУ проводятся ежегодные семинары повышения квалификации работников этих заводов и институтов.
Сравнительный анализ методов оценки неметаллических включений в стали
В разных странах существуют отличные друг от друга методы сравнения с эталонными шкалами. Отличие этих методов состоит как в принципе построения шкал, так и в способе оценки по этим шкалам.
Шкала ГОСТ 1778 предназначена для оценки загрязненности стали неметаллическими включениями как литой, так и деформированной стали [9]. При построении этой шкалы за основу принята определенная площадь, занимаемая включениями, возрастающая от балла к баллу в геометрической прогрессии со знаменателем 2 [8]. Площадь для сульфидных включений принята в два раза большей, чем для оксидов или силикатов или нитридов соответствующих баллов.
Среди других известных шкал [10-13] наиболее распространены шкалы Jernkontoret (JK) [12]. Шкалы JK делят включения на четыре класса - тип А (сульфиды), тип В (алюминаты), тип С (силикаты) и тип D (шаровидные оксиды). Каждый из этих типов оценивается пятью баллами с учетом тонкого и толстого ряда в каждом балле. В рамках каждого типа рассчитывается балл, зависящий от суммарных длин сульфидов, строчечных включений В- или С-типа, а также общего количества шаровидных оксидов в поле зрения.
Шкалы Ж применяются в ASTM Е45, ASTM Е1122, ISO 4967. В немецких стандартах DIN 50602 и VDEh 1570 используются похожие шкалы.
Большинство стандартных шкал относятся к увеличению хЮО, что позволяет оценить большую площадь, однако при исследовании современных сталей с низким содержанием достаточно дисперсных включений необходимо использовать более высокие увеличения, например, х200 или х500.
Планиметрическое определение минералогического состава горной породы впервые было выполнено М. Делессом в 1847 году. Видимые на полированной поверхности образца контуры зерен отдельных минералов, составляющих породу, М. Делесс переводил на прозрачную бумагу, окрашивая зерна каждого из минералов условным цветом, вырезал зерна ножницами, сортировал по условным цветам окраски, а затем взвешивал отдельно для каждого минерала. Полученная масса пропорциональна площади соответствующих минералов на шлифе и, следовательно, занимаемому ими объему в горной породе. Иными словами, М. Делесс показал, что средняя доля площади АА полученная на непрозрачных двухмерных сечениях, является оценкой доли объема Vy. где SAa - сумма площадей фазы а;Ат- полная площадь измерений.
Существуют различные планиметрические методы, отличающиеся способом измерения площадей.
Клеточный или сеточный метод. Площади сечений микрочастиц фаз определяют наложением на структуру квадратной сетки и оценивают числом полных и неполных квадратов сетки, которые размещаются в пределах контура данного сечения.
Разновидностью этого метода можно считать способ измерения площадей фаз, при котором площадь каждого зерна разделена на ряд узких полос, ширина которых постоянна. [14]. Клеточный метод весьма трудоемок, и в металлографической практике его применяют весьма редко, хотя результаты оценки структуры получаются достаточно точными.
Измерение линейных размеров. При относительно правильной геометрической форме сечений микрочастиц проводят индивидуальный обмер их линейных размеров. Этот метод подробно рассмотрен в работах [15-19] и используется в ГОСТ 1778-70.
Планиметрирование. При достаточно больших размерах сечений микрочастиц площади их сечений можно измерять с помощью планиметра. Этот метод не может быть использован при визуальном наблюдении ввиду трудоемкости и неприменимости для дисперсных структур. В других случаях он дает наиболее точные результаты измерения площадей.
Наложение эталонных фигур. Для простой конфигурации сечений микрочастиц их площадь можно определять наложением различных по форме контуров, площадь которых заранее известна.
Оценивая планиметрический метод и целесообразность его использования в металлографической практике, следует отметить, что он достаточно эффективен при малом содержании анализируемой фазы.
Недостатком всех видов планиметрического определения фазового и структурного состава является невозможность его автоматизации, что облегчило бы работу. Тем не менее, специфика металлографического анализа вполне оправдывает применение планиметрического метода в ряде случаев.
Также Делесс предположил, что объемная доля Vv могла также быть определена линейными отношениями. Такую методику впервые предложил А. Розиваль для определения минералогического состава горных пород под микроскопом. Линейный метод так же основан на принципе Кавальери-Акера, согласно которому измерение объемов тел можно заменить измерением длин отрезков. То есть, чтобы получить линейную долю LL необходимо длину линий, попавших на исследованную фазу, ELW разделить на полную длину линий LT, случайно проведенных по всей структуре
Сравнительный анализ подходов к оценке зеренной структуры стали и сплавов и их недостатки
Важнейшим параметром качества стали и сплавов является размер зерна. Определение размера зерна сопряжено с рядом трудностей.
Трехмерный размер зерна непостоянен по глубине шлифа, и плоскость шлифа проходит через зерно случайным образом, т.е. на шлифе наблюдаются сечения разных размеров. Лорд Келвином [23] рассчитал, что оптимальная заполняющая пространство форма зерна является кубический октаэдр. Расчет среднего кристаллита полиэдрической структуры, проведенный Салтыковым [1], показал, что его характеристики весьма близки к кубическому октаэдру. Другая идеальная форма зерна, пятиугольный додекаэдр, хорошо сопоставляется с реальными зернами, но не заполняет форму пространства, что подтверждается у Вильямса и Смита [24]. Однако на практике имеется зерно с разными размерами и формой, зависящими от многих факторов [25, 26]. В большинстве случаев в плоскости шлифа образца наблюдается нормальное (Гауссовское) распределение площадей зерна, диаметров или длин секущих, то есть структура является равнозернистой. Есть случаи, где распределение размера зерна является не нормальным, а бимодальным, то есть структура является дуплексной, и в плоскости шлифа одновременно присутствуют зерна двух типоразмеров — маленькие и большие [27]. В большинстве случаев нетрудно оценить среднее значение плоскостного размера зерна, но оценка характера распределения зерен по размерам представляет собой непростую задачу.
Рассмотрим методы определения размера зерна: Метод сравнения с эталонными шкалами — определяет балл зерна; Метод секущих - определяет количество зерен NL или границ зерен PL на единицу длины секущей линии или среднюю длину секущей в пределах пересеченного зерна; Метод планиметрирования — определяет количество зерен на единице площади NA, Метод узловых точек Салтыкова - определяет количество зерен на единице площади NA. Рассмотрим эти методы более подробно. Метод сравнения с эталонными шкалами является наиболее простым и быстрым методом определения размера зерна. Но при этом он является наименее точным, так как оценивает зерно дискретными понятиями балла зерна и может быть использован только в случае нормального распределения зерен по размерам. Шлиф изучают под микроскопом обычно при увеличении хЮО, сравнивая величину зерна с эталонными изображениями, полученными при увеличении хЮО. В случае очень крупного или, наоборот, очень мелкого зерна допускается использование других увеличений с пересчетом балла. Если увеличение М больше, чем увеличение шкалы Мь, истинный балл размера зерна будет больше на Q, чем очевидный балл размера зерна; а если М меньше, чем Мг,, то - меньше. Для вычисления Q используется следующая формула: Размер зерна находят следующим образом: где G - балл, зерна при увеличении xlOO, GM — балл зерна при увеличении, отличном от хЮО. Эталоны имеют форму круга диаметром 79,8 мм (натуральная площадь шлифа 0,5 мм ) со схематическим изображением зерен различной величины. Зерна, изображенные на каждом эталоне, относятся к определенному баллу, при этом балл № 1 соответствует крупному зерну, а балл № 10 - мелкому. Первую шкалу размеров зерна стали в 1924 г. выпустила лаборатория американского завода United Alloy Steel Со. В 1930 г. завод Тимкен выпустил более совершенную шкалу зернистости, а в 1933 г. Американское общество испытания материалов (ASTM) сделало первую попытку выпустить стандартную шкалу зернистости и в 1939 г. ими утверждена стандартная шкала размеров зерна [28], основанная на следующих формулах: где А — натуральная площадь зерна в квадратных микронах (мкм ); G — стандартный балл зерна по ASTM. Если исходить из числа зерен п на площади 6,25 см" (1 дюйм ), то балл зерна может быть вычислен по формуле: Эти отношения могут также быть выражены следующим образом: Эта шкала получила международное признание, и такой расчет балла зерна используется до сих пор. По уравнению (1.9) рассчитывают балл зерна по ASTM. Страны, которые используют метрическую систему, используют для расчета балла другое уравнение
Методика проведения микрорентгеноспектрального анализа
Микрорентгеноспектральный анализ проводили на микроскопе РЭМ АВТ-55 "AKASHT (Япония) с микрозондовой приставкой Link AN 10000/85s "Link Analytical" (Великобритания). Для исследований изготавливали шлифы по вышерассмотренной методике, а для снятия излишнего электрического заряда образцы напыляли углеродом. Исследования проводили при ускоряющем напряжении 25KV, угол отбора рентгеновского излучения 30 и 45 градусов для Link AN 10000/85s и CamScan MV2300D SEM, соответственно. В качестве стандартов использовали аттестованные эталонные образцы фирмы Micro-Analysis Consultants Ltd. Для количественного расчета спектров применялись программы ZAF4-FLS (Link Analytical) и ISIS (CamScan). Изображения на растровом микроскопе получали при помощи детекторов SE (вторичных электронов) и BSE (обратно-рассеянных электронов). Программное обеспечение этих микроскопов, настроенное с помощью соответствующих эталонов, позволило рассчитывать массовые концентрации элементов в составе неметаллических включений, что дало возможность однозначно оценить их стехиометрический состав.
Основополагающим вопросом, который изучает металловедение, как наука, является взаимосвязь «структура-свойство». Для установления такой взаимосвязи первостепенное значение имеет «оцифрованная» структура, так как только методы количественной металлографии, реализованные в анализаторах изображения, могут дать объективную количественную оценку качеству структуры. Однако все методы, описанные в литературном обзоре и использующиеся в российских стандартах, предполагают методы визуального сравнения или «ручных» измерений. Попытаемся совершенствовать эти методы исследования микроструктуры материалов с помощью анализатора изображения на примере: разработки методики количественной оценки загрязненности стали неметаллическими включениями; оценки характера распределения второй фазы в металлической матрице; оценки вклада пограничных зерен в определение среднего балла зерна и характера распределения зерен по размерам.
Необходимость создания этой методики связана с тем, что в современной России происходит активное строительство нефте- и газопроводов и существует огромная потребность в трубах, изготовленных из качественного металла. В настоящее время оценка качества структуры, в частности загрязненности неметаллическими включениями, проводится с использованием российского стандарта ГОСТ 1778-70 методом сравнения с эталонными шкалами Ш6. В то же время использование анализа изображений, предполагающего назначение балла исходя из объемного процента включений, точно рассчитанного на основе стереологических измерений, позволит избавиться от субъективности, связанной с визуальной оценкой. Более того, такая оценка позволит привести в соответствие качество металла, оцененного по российскому ГОСТ 1778-70, с качеством того же металла, но оцененного по американскому ASTM Е 1245, по которому работают большинство зарубежных предприятий.
В ГОСТ 1778-70 сравнение с эталонными шкалами производится при увеличении хЮО, однако при таком увеличении в современных сталях трудно или невозможно отличить один тип включений от другого, например оксиды от сульфидов, а также определить их точные метрические характеристики. Поэтому для исследования неметаллических включений в стали, как и рекомендуется в ASTM Е 1245, следует использовать более высокие увеличения вплоть до х500 и выше. Иными словами, чтобы «взглянуть» на ГОСТ 1778-70 «глазами» ASTM Е 1245 следует иметь высокое разрешение, соответствующее увеличению х500, но при этом оценивать поле зрения, видимое в окуляры микроскопа при увеличении хЮО. Это задача неразрешима в рамках классической металлографии, так как в микроскоп невозможно видеть много, но с хорошим разрешением, поэтому всегда нужно искать компромисс между изучаемой площадью и разрешением.
Современными методами количественной металлографии с использованием анализатора изображения Thixomete можно преодолеть эти ограничения, проводя измерения при большем увеличении, например, при х500, а необходимую площадь, соответствующую размеру поля зрения при увеличении хЮО, собрать последовательной прецизионной склейкой «на лету» смежных полей зрения: пока предметный столик перемещается на соседнее поле зрения, предыдущее поле «пиксель в пиксель» стыкуется к полю, захваченному накануне. Так формируется панорамное изображение структуры сколь угодно большой площади, но с высоким разрешением.
Оценка вклада пограничных зерен в определение балла зерна с использованием панорамных изображений
Известно, что в количественной металлографии существует проблема, связанная с учетом пограничных объектов при оценке балла зерна или других параметров микроструктуры материалов. Эта проблема не может быть решена в рамках классической металлографии, поскольку часть площади пограничных объектов расположена вне поля зрения. Если речь идет о простом подсчете объектов в поле зрения, то существуют методы Джеффриса, Салтыкова, Гандерсона для устранения системной ошибки при игнорировании пограничных объектов, однако, если речь идет об оценке других характеристик объектов (форма, размер, характер распределения и др.), то классическая металлография в таких задачах становится бессильной.
Проиллюстрируем преимущества использования панорамных изображений для измерений по сравнению с традиционным методом, в котором используют отдельные поля зрения, на примере определения размера зерна в сталях и сплавах.
Панорамные изображения построены при следующих увеличениях: хЮО для Ni-сплава ЭИ893, х200 для стали 08пс и IF стали, х400 для 09Г2С и 08Ю. Панорамы построены двумя различными способами.
В первом способе панорамные изображения были случайным образом "вырезаны" из основной большой панорамы, сделанной заранее и состоящей из 100 полей зрения. Они были прямоугольной формы и разного размера, при этом отношение их периметра к площади изменялось случайно. Чтобы исключить влияние формы панорамы на результаты измерений, панорамные изображения были построены как геометрически подобные фигуры, и состояли из 1, 4, 9, 16, 25, 36, 49, 64, 81 и 100 полей зрения. Отношение периметра к площади этих панорамных изображений в отличии от панорамных изображений, созданных случайным образом, изменялось монотонно.
Оба варианта были обработаны анализатором изображения Thixomet , при одинаковой для каждого образца настройке уровня порога дискриминации, а также параметров алгоритма реконструкции плохо протравленных границ. Последнее обеспечило одинаковое распознавание границ на всех анализируемых изображениях. Каждое панорамное изображение было обработано с использованием различных методов: 1) панорамное изображение без учета пограничных зерен; 2) панорамное изображение с учетом пограничных зерен; 3) отдельные поля зрения без учета пограничных зерен в поле зрения; 4) отдельные поля зрения с учетом пограничных зерен в поле зрения. Вклад пограничных зерен в их общее количество при измерениях на панорамных изображениях и на отдельных полях зрения был учтен с использованием формулы Джеффриса, улучшенной Салтыковым.
Таким образом, было определено общее количество зерен и их площадь, средняя площадь зерна, средний диаметр и размер зерна в баллах. Тестовой площадью зерна являлась сумма площадей тела зерна и границы. Для всех образцов и всех четырех методов подсчета были построены зависимости вышеупомянутых параметров от количества полей зрения, вовлеченных в анализ.
Результаты измерений размера зерна и числа зерен на единицу площади для всех исследованных образцов, при различных методах измерения приведены на рис. 3.22 — 3.26.
Отметим, что кривые, полученные при измерении на панорамных изображениях с геометрически подобной формой (большие символы на графиках), имеют более монотонный характер, чем кривые, полученных измерением на случайно выбранных панорамных изображениях, где форма была непостоянна (маленькие символы).
Среди всех исследованных образцов у Ni-сплава было самое крупное зерно (G=2,57), поэтому удельная площадь пограничных зерен оказалась самой большой. Для этого образца результат измерения количества зерен будет значительно зависеть от учета или игнорирования пограничных зерен. Действительно, исследуя отдельные поля зрения без учета пограничных зерен, было получено 70 зерен на мм" , и только 45 зерен мм", если пограничные зерна были учтены (рис. 3,22,а). Разница в среднем балле зерна составляет 0,64 для панорам без учета и с учетом пограничных зерен: G=3,17 против G=2,53. Такие существенные различия в значениях балла зерна получаются из-за того, что граница поля зрения с большей вероятностью пересекает более крупные зерна. Поэтому игнорирование пограничных зерен приводит к завышенному номеру зерна (рис. 3,22,6).
