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新材料技术

需求背景

钢铁冶炼过程中，少量炉渣、耐火材料及冶炼反应产物进入金属液会形成非金属夹杂物，这些夹杂物对钢的性能有多方面的影响。而夹杂物的来源不尽相同，难以准确判断，因此，通过金相分析的方法来观察检验金属内部的组织结构，是钢铁生产中的一种重要手段。

传统的金相分析是由专业人员通过光学显微镜观测试样抛光面上夹杂物的大小、分布、数量，再基于国家标准进行手动分类确认该夹杂物的类型。这种分析方法受检验员个体因素影响较大，且有专业门槛高、人才稀缺、检测周期长、准确率不稳定等问题，仍有较大的提升空间。

针对金相分析，创新奇智旗下子公司赛迪奇智运用机器视觉、数字图像处理、机器学习等技术，推出智能金相分析整体解决方案——用AI助力产业升级，实现金相分析全流程自动化、智能化。

需解决的主要技术难题

人工智能技术在材料科学领域尚处于空白阶段，特别针对钢铁材料领域，该行业目前的现状主要包括金相检测、失效分析、成分分析和性能测试等方面。其中金相检测结果极度依赖检测人员的经验和能力，一旦存在分歧时，则需综合多方意见进行最终评定。耗时且费力，同时对于人员素质要求较高。

期望实现的主要技术目标

《人工智能钢铁材料显微图像智能分析系统》项目旨在实现利用AI对钢铁材料自动进行金相组织识别和评级检测，内容包括金相检测试验硬件环境搭建、软件研发、金相检测数据建模。研发系统包括硬件研发和软件研发两部分，硬件主要是实现显微镜的自动控制。软件部分是使用人工智能深度学习技术实现对显微镜下拍摄的图像进行处理，识别图像中的金相组织并按照相应的标准要求对金相进行评级。

处理进度