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不管增加强度还是引起缺陷，晶粒的结构对材料的性能都起着非常重要的作用。通常，想要了解合金内部的晶粒结构是一项复杂且耗时的过程。它还涉及合金成分的化学信息，并且需要了解每个成分如何与其他成分相互作用。

 

 

关键信息可能来自不同的检测器，不同的分辨率，很难将低分辨率的化学信息与高分辨率的灰度数据结合起来。研究机构需要一种更自动化和可复制的方式，以不同的分辨率分析来自不同模式的数据集。在本文中，将SEM和EBSD结合在一起进行分析。

 

一旦导入两个数据集，通常需要准备数据，使用图像增强工具来“清理”它，试图去除或弱化伪影，为分析做好前期准备。不同的增强技术可以应用于每个数据集(例如，EBSD可能会受到特定噪声的影响，而灰度图可能需要对比增强)。在图像增强后，需要使用配准和超采样工具将两个数据集合并，以生成灰度图像提供的更高分辨率的化学图像。完成这一特定过程后，就可以对晶粒进行分割并进一步分析。图像的分析和晶粒分类可以通过测量和定量分析来进行。除了可以定义许多不同的参数，包括晶粒尺寸、形状和分布，也可以判定将最终影响样品的机械、热或电学性能的颗粒界面和多个接触点的信息。

 

?一种简单和可复制的方式对晶粒结构进行进一步分析。通过使用Avizo软件，您可以借助先进的分析方法来更好地表征合金，同时通过其自动化功能也增加了分析样品的数量。