客户成就 | AI：以智能引领钢铁发展新方向

由于功能丰富，用途广泛，钢铁材料一直备受关注。以新型高强度钢（AHSS）为例，由于其优异的性能，被认为是汽车、新能源基础设施建设等行业的理想材料。

安赛乐米塔尔（ArcelorMittal）作为著名的钢铁企业，其专注于通过对钢铁的智能化分析，制造高性能以及更适合反复回收利用的钢材。巴西图巴朗港实验室的实验室专家Henrique Severiano和产品开发专家Fernando Generoso将向我们介绍人工智能（AI）对于钢铁材料的显微分析提供了哪些帮助，并分享他们对钢铁材料未来发展的看法。

ArcelorMittal位于图巴朗港的机械性能测试和材料表征实验室，配备有用于材料研究的蔡司Axio Imager 2光学显微镜（点击查看）

钢铁材料分析中，对于第二相的量化分析是评估钢铁性能的关键指标，通过腐蚀或阳极氧化，对其进行选择性的着色，再根据颜色特征对相应的第二相进行识别和量化分析。除此之外，通过扫描电镜（SEM）也可以进行观察并识别量化其中的微量成分。

但在分析SEM图片时，研究人员分析手段的局限性和软件自动化程度是当前面临的主要挑战：

1.图片中的伪影和噪声往往会导致传统的分析手段失效，也会让图片分析变得更困难；

2.传统的截距法极大的依赖于研究人员的专业知识，且效率极低。

因此，亟需更加先进的AI辅助软件，来优化样品分析结果，提升分析效率。

铁素体-贝尼提克钢的微观结构（腐蚀溶液：2%硝酸酒精）

双相钢的典型微观结构（腐蚀溶液：2%硝酸酒精）

在不同的工艺条件下，相同的钢铁也会出现差异巨大和复杂的微观结构，从而导致机械性能上的差异。大范围，高效率且可靠的相含量分析，对于新产品的开发、失效分析以及其他方面的应用有着重要的作用。随着钢铁生产技术的不断进步，想要在先进钢材开发中取得领先地位，势必要在工艺模拟、材料分析能力以及产能上取得进步，这其中是极其复杂且充满挑战的。

“我们使用ZEISS ZEN Intellesis完成了图像的自动分割，提升了钢铁第二相量化分析的能力。这不仅改变了分析材料的方式，同时也提升了分析的速度和可靠性。”

使用蔡司 ZEN Intellesis（点击查看）区分出钢铁微观结构中的贝氏体（蓝色）和铁素体（黄色）相。

使用蔡司 ZEN Intellesis 区分出钢铁微观结构中的珠光体（蓝色）和铁素体（红色）相。

使用蔡司 ZEN Intellesis 区分出钢铁微观结构中的初级相：铁素体（绿色）、第二相：贝氏体（蓝色）和马氏体（红色）

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