Page 40 - 无损检测2024年第十二期
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活动获奖论文
                               杯超声检测技术优秀论文评选”
              “2024 Evident 杯超声检测技术优秀论文评选” 活动获奖论文
              “2024 Evident
              DOI：10.11973/wsjc240435


                             GH4169 合金微观组织结构的超声


                                          评价与扩散生成方法




                                            吴 琪 ，江乐旗 ，陈 昊 ，周庭琪                 1,2
                                                            1,2
                                                                     1,2
                                                  1,2
                               （1.南昌航空大学 图像处理与模式识别江西省重点实验室，南昌 330063；

                                           2.南昌航空大学 信息工程学院，南昌 330063）
                       摘  要：针对高温合金材料微观组织表征与金相分析的需求，提出了一种结合超声评价与扩散
                   生成模型的智能微观组织生成方法。基于超声检测获取的几何结构参数（如晶粒尺寸、圆度和长短
                   轴比），通过数据积累与超声评价的双重输入，实现了特定合金微观组织结构的重构。试验结果表
                   明，生成的虚拟金相图像在形貌与几何特征上与真实金相图像高度一致，且晶粒几何结构数据的误
                   差在5%以内。该方法为材料微观组织的智能生成与精准表征提供了新的研究方向。
                       关键词：超声检测；人工智能内容生成；扩散生成模型；微观组织结构
                       中图分类号：TG115.28      文献标志码：A    文章编号：1000-6656(2024)12-0006-07

                               Ultrasonic evaluation and diffusion generation method for the

                                              microstructure of GH4169 alloy


                                         WU Qi , JIANG Leqi , CHEN Hao , ZHOU Tingqi 1,2
                                              1,2
                                                          1,2
                                                                     1,2
                  （1. Key Laboratory of Image Processing and Pattern Recognition in Jiangxi Province, Nanchang Hangkong University,
                         Nanchang 330063, China；2. School of Information Engineering, Nanchang Hangkong University,
                                                     Nanchang 330063, China）
                      Abstract: To address the need for microstructure characterization and metallographic analysis of high-temperature
                   alloy materials, this paper proposes an intelligent microstructure generation method that combines ultrasonic evaluation
                   with a diffusion-based generative model. Based on geometric parameters obtained from ultrasonic testing (such as grain
                   size, roundness, and aspect ratio), this study reconstructs the microstructure of specific alloys through the dual input of
                   data accumulation and ultrasonic evaluation. Experimental results show that the generated virtual metallographs closely
                   match the real ones in terms of morphology and geometric features, with grain geometry errors controlled within 3%.
                   This method provides a new direction for the intelligent generation and precise characterization of material microstructures.
                      Key words: ultrasonic testing; artificial intelligence generation content; diffusion generative model; microstructure


                  无损检测技术在现代工业中扮演着至关重要的                          了显著进展       [3-4] 。作为一种无损获取材料内部结构
              角色，广泛应用于航空航天、能源、汽车等领域                      [1-2] 。  信息的手段，超声检测已被广泛应用于评估材料的
              近年来，超声检测技术在材料科学与工程领域取得                            微观组织结构和缺陷。传统超声检测方法通常依赖
                                                                经验公式和物理模型来解释和重建材料内部的几何
                 收稿日期：2024-09-05                                特征，如晶粒大小、圆度及长短轴比等参数，但这些
                 基金项目：国家自然科学基金（62473188,62061033）               数值化信息忽略了材料内部的空间分布和微观结构
                 作者简介：吴 琪(2000—)，女，硕士研究生，主要研究方向为图
                                                                细节。
              像处理与模式识别
                 通信作者：陈 昊(1982—)，男，博士，教授，主要研究方向为计                    随着机器学习技术的发展，尤其是生成模型如
              算智能理论及应用、超声组织结构评价，chenhaoshl@nchu.edu.cn          生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）及扩

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                     2024 年 第 46 卷 第 12 期
                     无损检测
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