吕勇, 贾云海, 王学华, 程培峰, 张晓芬, 张浩仁, 盛亮
夹杂物的尺寸、类型、数量及空间分布是决定高端金属构件疲劳寿命的核心因素。传统小面积金相法难以反映大型锻件全截面的夹杂物异质性,易漏检局部高风险区域。本文针对航空用300M钢锻件,沿纵截面制备大尺寸金相试样,采用24单元显微阵列成像系统自动采集光学图像。为构建高精度识别模型,首先利用扫描电子显微镜及能谱(SEM/EDS)对小尺寸金相样品进行夹杂物类型标注,结合数据增强构建训练集;基于YOLOv11框架,采用迁移学习耦合增量优化策略训练夹杂物检测模型,并通过激光诱导击穿光谱(LIBS)对识别结果进行原位成分验证(准确率约93%)。应用超大尺寸显微阵列分析技术,对航空用300M钢锻件纵截面(442 mm×221 mm,约97 682 mm2)进行全自动光学显微成像(25 600张)、机器学习识别及激光光谱验证。识别出29 943个非金属夹杂物,其中89.784%尺寸集中在[10,30) μm,大于50 μm的仅4个(0.013%)。夹杂物以A类硫化物为主(22 334个,74.59%),B类氧化铝最少(474个,1.58%)。按ASTM E45标准中的D法对182 995个视场评级,发现A类粗系夹杂物存在7个1.0级视场,C类和D类粗系夹杂物各存在2个1.0级视场。本文揭示了大型锻件夹杂物空间异质性,指出局部高密度A类硫化物夹杂物区域为主要质量风险点,并提出工艺优化建议。本研究为高可靠性大型金属构件夹杂物全截面表征提供了新技术途径。