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不管增加強度還是引起缺陷，晶粒的結構對材料的性能都起著非常重要的作用。通常，想要了解合金內部的晶粒結構是一項復雜且耗時的過程。它還涉及合金成分的化學信息，并且需要了解每個成分如何與其他成分相互作用。

 

 

關鍵信息可能來自不同的檢測器，不同的分辨率，很難將低分辨率的化學信息與高分辨率的灰度數據結合起來。研究機構需要一種更自動化和可復制的方式，以不同的分辨率分析來自不同模式的數據集。在本文中，將SEM和EBSD結合在一起進行分析。

 

一旦導入兩個數據集，通常需要準備數據，使用圖像增強工具來“清理”它，試圖去除或弱化偽影，為分析做好前期準備。不同的增強技術可以應用于每個數據集(例如，EBSD可能會受到特定噪聲的影響，而灰度圖可能需要對比增強)。在圖像增強后，需要使用配準和超采樣工具將兩個數據集合并，以生成灰度圖像提供的更高分辨率的化學圖像。完成這一特定過程后，就可以對晶粒進行分割并進一步分析。圖像的分析和晶粒分類可以通過測量和定量分析來進行。除了可以定義許多不同的參數，包括晶粒尺寸、形狀和分布，也可以判定將最終影響樣品的機械、熱或電學性能的顆粒界面和多個接觸點的信息。

 

?一種簡單和可復制的方式對晶粒結構進行進一步分析。通過使用Avizo軟件，您可以借助先進的分析方法來更好地表征合金，同時通過其自動化功能也增加了分析樣品的數量。