钢铁显微组织及含碳量对于钢铁材料的力学性能有显著影响，可直接影响钢铁材料的强度和塑性。因此，对于大部分钢铁材料的研究，都离不开金相组织的研究。使用传统的金相识别方式，即通过显微镜人工定性描述金属材料的显微组织，这种方法带有主观性，精确度低，工作量大等缺点[1]。同时，计算机技术的快速发展，带动了人工智能应用，以深度学习（Deep Learning）[6] 为核心的第三代人工智能技术的兴起给计算机视觉、 自然语言处理、语音识别等领域带来了巨大的技术突破。在日常生产生活中都有了人工智能的影子，如日常生活中的“刷脸支付”、医学影像分析[7-8]、智能助手等。同时，在许多领域人工智能也取得了超越人类的成绩，如IBM的“沃森”、谷歌的Alpha go等。这些技术的适用性广、误差率低，已经在各行各业中进行了初步应用，因此有望将人工智能技术应用于钢铁材料显微组织的识别。
在钢铁材料中存在的许多不同的组织，而这些组织直接影响了钢铁材料的性能，如铁素体硬度和强度较低，可以用来调控钢铁材料的塑性和韧性；渗碳体硬度高，可以用来增加材料的强度，但会增加脆性；下贝氏体具有较高硬度，提高下贝氏体含量则可以使材料同时具有较好的塑性和冲击韧性[1-5]。钢铁材料的成分和热处理工艺可以直接影响钢铁材料中各类组织的形成。因此，长期以来，金相分析和成分分析是钢铁材料研究的重要手段。但目前国内大部分企业与科研机构仍然使用传统的肉眼识别金相这种方式，即通过显微镜人工定性描述金属材料的显微组织，而这需要测试人员具有很高的专业水平和丰富的经验，因此这种方法会有人的主观性差异，精确度低以及工作量大等缺点[1]。
但本课题材料(Cr-Ni-Mo-V贝氏体钢)中的显微组织，如铁素体、贝氏体、M-A组织等，通常不具有规则的几何外形，难以使用传统的计算机视觉的方法进行识别。本课题拟采用以深度学习为核心的计算机视觉技术，对相应的组织进行识别。本课题将计算机视觉和人工智能技术应用于钢铁组织的识别，期望获得一种精度高、速度快的识别技术。以简化在相应钢铁材料中的金相分析工作。
1. 钢铁显微组织
钢铁显微组织能直接影响钢铁材料的性能，以本课题中主要研究的材料Cr-Ni-Mo-V贝氏体钢为例，该材料是一种常用的低合金钢，具有高的强度和优异的韧性，广泛应用于火炮身管、密闭爆发器、石油管道等工程构件[10]。该材料中的铁素体、贝氏体、奥氏体等微观组织的形貌和含量决定了该材料的力学性能，如屈服强度、拉伸强度等。贝氏体组织复杂，其晶体学特征是控制脆性解理断裂和强度的关键因素。铁素体板条之间的取向角，将阻碍晶体中为错的滑移，可以增加钢铁材料的强度，钢铁材料中的强化相对其强度也有显著影响[3]。
Jian[3]等人研究了终冷温度对该合金钢力学性能的影响。发现，该合金钢的显微组织主要包括针状铁素体和粒状贝氏体；同时，细贝氏体铁素体的显微组织强化显著增强了强度。 基体中的细碳化物和M-A组分也有助于强度的提高。Chang[5]等人研究了3Ni-1.3Cr-0.4Mo-0.1V钢经过不同热处理后形成的五种不同组织，以及其对材料冲击韧性的影响。发现该钢的50pct断口形貌转变温度（FATT）与晶粒尺寸和碳化物溶解有关。
袁世丹[15]等人通过光学显微镜、扫描电镜 (SEM) 观察、拉伸性能测试和冲击性能测试方法，研究了不同热处理工艺对40Cr-Ni-Mo-V钢组织与力学性能的影响。结果表明，较低的温度可以获得针状贝氏体；奥氏体化时间延长, 贝氏体组织形貌无明显变化, 残留奥氏体量增加。随着等温温度的升高, 钢的抗拉强度和冲击韧性先增大后减小。
Liu[11]等人采用金相分析和膨胀计研究了贝氏体转变后等温淬火时间对低碳贝氏体钢组织和性能的影响。结果表明，通过延长贝氏体转变后的等温淬火时间，大尺寸马氏体/奥氏体岛的数量减少，但贝氏体的数量和形态没有明显变化。另外，通过延长贝氏体转变时的保温时间，可以使高碳奥氏体保留更多温度。
胡士廉[12]等人采用“减法合金”和氧化物控制理论，减少了Cr-Ni-Mo-V钢中易氧化元素；新型的钢中纳米级M2C、VC等碳化物析出、马氏体板条间增值和堆积，使得钢材兼具高强度和韧性。
同样，在其他钢铁材料中显微组织对于其性能同样具有显著影响。邢萍[13] 通过显微组织定量统计、高分辨透射电镜及热力学计算，研究了成分微调及终锻温度对38MnVS6非调质钢力学性能和显微组织的影响。结果表明，降C使铁素体体积分数增加,塑韧性得到改善；而增N后提高了钢的析出强化作用，弥补降C带来的强度损失。
