Logo Texture Analysis

EBSD und BKD    

  goto EBSD und BKD - Zusammenfassung  goto Grundlagen von EBSD  goto Fast EBSD  goto EBSD und EDS  goto EBSD Bildkontrast  goto Links und Downloads 


Pattern Quality und Phasendiskriminierung

Die "Pattern Quality" PQ eignet sich sehr gut als weiteres Diskriminierungsfilter bei der Analyse der gemessenen Orientierungsdaten. Unter PQ versteht man die "Schärfe" der Kikuchi-Diagramme. Sie kann aus der Steilheit der Bandprofile im Diagramm oder aus den ersten Koeffizienten der 1D Fourieranalyse in rho-Richtung des Radon-transformierten Diagramms ermittelt werden [1]. Die PQ ist ein Maß für den Grad der plastischen Verformung, sie hängt allerdings auch vom Zustand der Probenoberfläche ("Kontamination", Fremdschichten), der Probenpräparation sowie den Betriebsbedingungen des Raster-Elektronenmikroskops (Sondengröße, Probenstrom) und des EBSD-Detektors ab.

Die PQ ist Grundlage für ein Diskriminierungsfilter zur Unterscheidung von verformten und bereits rekristallisierten Probenbereichen.  Beispielsweise können anhand der PQ Martensitkörner von Ferrit- und Austenitkörnern unterschieden werden, obwohl diese praktisch die gleichen Gitterparameter aufweisen. Da die PQ aus der selben Informationsquelle, das sind die Rückstreu-Kikuchi-Diagramme, wie die Orientierungsdaten ermittelt wird, erreicht man auch dieselbe Ortsauflösung.

Die Gefügemorphologie (Form, Ausrichtung, Größe der Körner) kann als weiteres Filter zur Phasendifferenzierung herangezogen werden. Insbesondere bei Stählen ist das Farbätzen eine empfindliche Methode zur Phasenerkennung [2]. Lichtoptische Gefügebilder können daher in Kombination mit EBSD ebenfalls die automatische Phasendiskriminierung ermöglichen. Wegen der unterschiedlichen Aufnahmegeometrie sind die EBSD-Verteilungsbilder gegenüber lichtoptischen Bildern verzerrt. Daher muss - wie bei EDS als Diskriminierungsfilter - das Rastergitter auf der gekippten Probe entzerrt werden.
_________
[1]    R.A. Schwarzer, J. Sukkau: Automated evaluation of Kikuchi patterns by means of Radon and Fast Fourier Transformations, and verification by an artificial neural network. Adv. Eng. Mat. 5 (2003) 601-606.

[2] E. Schaberger, F. Grote, A. Schievenbusch: Farbätzung und Farbbildanalyse - Ein Weg zur Charakterisierung von Gefügen innovativer Gusswerkstoffe. Prakt. Metallogr. 37 (2000) 419-434.


  goto EBSD und BKD - Zusammenfassung  goto Grundlagen von EBSD  goto Fast EBSD  goto EBSD und EDS  goto EBSD Bildkontrast  goto Links und Downloads