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Identificação de grãos com Inteligência Artificial (IA) - GrainFind

O módulo GrainFind é um passo importante para o reconhecimento preciso de objetos em imagens µCT para detecção precisa de grãos. Com o módulo GrainFind do GeoDict, grãos individuais podem ser identificados em estruturas onde os contornos dos grãos são previamente desconhecidos. Para cada grão identificado, uma forma individual de melhor ajuste é calculada e sua orientação na estrutura é obtida.

Desta forma, são possíveis simulações na estrutura que antes eram impossíveis, como simulações de propriedades mecânicas que dependem da orientação do grão. Além disso, as informações estruturais obtidas podem ser usadas para gerar microestruturas semelhantes usando o módulo GrainGeo, ou seja, modelando o Gêmeo Digital da microestrutura.

Os modelos 3D de um material são obtidos após a importação e segmentação de tomografia computadorizada ou varreduras FIB/SEM do material, e dois processos estão disponíveis no GrainFind:

• Identificação e análise de grãos individuais: volume de grão, superfície, relação superfície-volume, esfericidade (forma), orientação, etc.
• Estimativa da distribuição do diâmetro do grão

Recursos do GrainFind

Processo de identificação de grãos

O processo de identificação de grãos encontra grãos individuais usando um algoritmo divisor de águas que foi especializado para encontrar grãos pelos desenvolvedores do Math2Market e uma subsequente reconexão de grãos construída pelo Math2Market. Por conveniência, os grãos provenientes de grãos que foram apenas parcialmente capturados em uma varredura 3D podem ser opcionalmente removidos no limite do domínio. Esses grãos de contorno podem distorcer as estatísticas dos grãos identificados. Finalmente, uma análise de formato de grão ajusta elipsoides, caixas ou fibras curtas nos grãos encontrados e, portanto, cria um modelo analítico para os grãos.

A identificação do grão também oferece muitas possibilidades de pós-processamento, como histogramas para vários parâmetros avaliados para os grãos, como volume, superfície e medições de vários diâmetros.

Os grãos identificados podem ser limitados por várias das medições computadas (por exemplo, volume, diâmetro da esfera equivalente ao volume, diâmetro da esfera inscrita, esfericidade, superfície ou relação superfície-volume). Isso resulta em uma estrutura de grãos com diferentes fases do material. Por exemplo, usando dois limites para o volume de grãos, o usuário pode obter um material para os grãos pequenos, um material para os grãos de tamanho intermediário e um material para os grãos grandes.

Além disso, volume, superfície, diâmetro e várias medidas de grãos podem ser visualizados em 3D. Distribuições de diâmetro 3D, distribuições de esfericidade 3D e muitos outros resultados podem ser visualizados.

As orientações de grão mostradas nos arquivos de resultado são calculadas por voxel e armazenadas como um campo de orientação 3D. Isso pode ser usado como entrada no ConductoDict ou no ElastoDict . Além disso, a identificação do grão também fornece o tensor de orientação, que se assemelha às estatísticas de orientação e pode ser usado no GrainGeo para reproduzir tais microestruturas.

As estatísticas de identificação de grãos obtidas pelo GrainFind e contidas no arquivo de resultados de identificação de grãos (como a distribuição de diâmetro, o tensor de orientação e outros) podem ser carregadas diretamente no "Criar grãos" do GrainGeo com um clique.

Estimativa do diâmetro do grão

O processo de estimativa do diâmetro do grão calcula o diâmetro médio do grão para um número escolhido de diferentes tipos de grãos, bem como seu desvio padrão, que pode ser suficiente para distribuições unimodais. Resultados mais detalhados são fornecidos na forma de um histograma de diâmetro plotando o diâmetro do grão versus a fração volumétrica dos grãos desse diâmetro. As distribuições de diâmetro de grão (discretas ou contínuas) podem então ser inseridas no módulo GrainGeo para reproduzir modelos de microestrutura com distribuições correspondentes.

GrainFind no processo de desenvolvimento de materiais

O processo de identificação de grãos no GrainFind é baseado em uma especialização do algoritmo Watershed (amplamente utilizado para a segmentação de dados de imagem) que foi desenvolvido pela Math2Market. A imagem é convertida em um mapa de distância usando a Transformada de Distância Euclidiana (EDT). Apenas a parametrização da transformação do algoritmo watershed (escolher um diâmetro de grão mínimo) e o pós-processamento (reconexão de fragmentos de grão, manipulação de grão de contorno, etc.) requerem entrada do usuário. A complexidade do algoritmo – como o EDT – está escondida “sob o capô”.

Exemplos de Aplicações

Materiais da bateria: para identificar grãos nos eletrodos da bateria

Física digital das rochas: para obter informações sobre grãos individuais e obter uma compreensão mais profunda da microestrutura da rocha

Filtração: para caracterizar as partículas de filtração

Compósitos: para detectar e caracterizar partículas granulares indesejadas em materiais compósitos

Controle de qualidade: para o estudo de heterogeneidades e desvios na forma, orientação e distribuição de tamanho de grãos