基于深度学习图像分割的钛合金/氧化石墨烯混合粉体分散均匀性研究

摘要

钛合金/氧化石墨烯（GO）混合粉体的分散均匀性对制备高质量石墨烯增强钛基复合材料至关重要。采用理论分析揭示GO在钛合金颗粒表面的吸附机理，并基于深度学习图像分割和统计分析方法建立GO分散均匀性的定量评价方法。结果表明：经溶液搅拌混合后干燥12 h的混合粉体，其SEM二次电子图像具有高成像衬度和强GO吸附状态，GO与钛合金颗粒间液桥的内外部压力差所产生的指向钛合金颗粒的附加压力是GO吸附力的主导部分，其比GO自身重力高出10个数量级；U-Net网络模型在混合粉体和GO的分割性能上优于DeepLabV3+和PSPNet，在优选训练参数下，U-Net分割混合粉体和GO的准确率分别达到0.9433和0.8774的较高值。基于搅拌过程数值模拟和建立的定量评估方法对搅拌叶片形状、搅拌速度和搅拌时间进行优化。三斜叶片搅拌桨为制备钛合金/GO混合粉体的优选搅拌桨；对于含0.15%（质量分数，下同）GO的混合粉体，优选搅拌工艺为400 r/min搅拌40 min，此时GO含量的标准差和极差分别为0.82%和2.15%；对于含0.30%GO的混合粉体，优选搅拌工艺为300 r/min搅拌80 min，GO含量的标准差和极差分别为1.03%和3.40%。

研究背景

氧化石墨烯（GO）作为优异的金属材料强化相，可显著提升钛合金的强度、耐磨性等性能，但GO超薄的片层结构和片层间强范德华力，使其难以在钛合金粉体中均匀分散，导致复合材料性能提升远低于理论值。目前石墨烯材料在金属粉体中的分散均匀性仅能通过目视观察进行定性判断，缺乏准确的定量评价方法；同时深度学习虽已应用于材料图像识别与分割，但钛合金/GO混合粉体中GO轮廓不规则、特征不显著，其可识别性增强方法和适配的分割模型尚未明确。因此，亟需研究混合粉体中GO的精准识别模型，建立GO分散性定量评价方法并优化混合粉体制备工艺，以实现GO的均匀分散。

主要创新点

1. 揭示GO吸附钛颗粒的机理并确定优选干燥条件

从理论层面分析了GO在钛合金颗粒表面的吸附力构成，明确液桥内外部压力差产生的附加压力是吸附力的主导部分，并确定60 ℃干燥12 h为混合粉体的优选干燥工艺，此时GO吸附性强、粉体图像成像衬度高，为后续图像分割奠定基础。

2.选深度学习分割模型与参数：

系统对比U-Net、DeepLabV3+、PSPNet三种模型对混合粉体和GO的分割性能，明确U-Net的分割效果最优，通过优化训练参数提升了分割准确率，解决了GO因形态特征问题导致的分割困难。

3.建立分散均匀性定量评价方法：

结合深度学习图像分割与统计学分析，首次建立了钛合金/GO混合粉体中GO分散均匀性的定量评价体系，通过分割图像的像素占比计算GO含量的标准差、极差等指标，实现了分散均匀性定量评价。

4.多维度优化混合粉体制备工艺：

结合ANSYS FLUENT数值模拟（搅拌流场、粉体浓度分布）与建立的定量评价方法，从搅拌桨形状、搅拌速度、搅拌时间三个维度完成工艺优化，为不同GO含量的混合粉体提供了针对性的优选制备工艺。

主要研究成果

1. GO吸附机理与最优干燥条件明确：

60 ℃干燥12 h的混合粉体中GO几乎全部吸附于钛合金颗粒且完全展开，SEM二次电子图像成像衬度高；干燥时间超过12 h后，液桥液体蒸发导致吸附力减弱、GO脱落褶皱，成像衬度降低。GO与钛合金颗粒间液桥的附加压力为吸附力主导，该作用力比GO自身重力高出10个数量级。

图1 不同干燥时间的混合粉体SEM图

2.深度学习图像分割模型优选与高精度实现

U-Net模型分割性能显著优于DeepLabV3+和PSPNet，在优选训练参数下，其分割混合粉体的准确率达0.9433，分割GO的准确率达0.8774；该模型能准确识别混合粉体和GO的区域，而其他模型易出现GO区域漏分、错分问题。

3.钛合金/GO混合粉体搅拌制备工艺精准优化

搅拌桨：三斜叶片搅拌桨为优选类型，其产生的轴向流场最强，能有效避免钛粉体在搅拌罐底部聚集，使粉体浓度分布最均匀。针对性工艺参数：含0.15%GO的混合粉体，最优工艺为400 r/min搅拌40 min，此时GO含量标准差0.82%、极差2.15%；含0.30%GO的混合粉体，最优工艺为300 r/min搅拌80 min，此时GO含量标准差1.03%、极差3.40%。

4.GO分散均匀性定量评价方法体系建立

建立的基于深度学习图像分割的分散均匀性定量评价方法，为金属/GO混合粉体的分散性评价提供了可靠的分析工具；优化后的制备工艺可有效提升钛合金/GO混合粉体的分散均匀性，为制备高性能石墨烯钛基复合材料提供了工艺支撑。

团队介绍

弭光宝研究员团队长期从事航空发动机钛火防控、新型钛基材料等研究方向，涉及压气机材料及组件的模拟环境试验/适航符合性验证、数学与仿真模型、先进成形制造以及新材料智能设计/强化机理等。陈航副教授课题组主要从事金属基复合材料设计与制备、采矿装备及工艺等研究方向。本工作得到国家自然基金（U2141222）等项目支持。

论文出处

陈航, 李一可, 弭光宝, 李培杰, 王浩雨. 基于深度学习图像分割的钛合金/氧化石墨烯混合粉体分散均匀性研究[J]. 材料工程, 2026, 54(4): 35-46

CHEN Hang, LI Yike, MI Guangbao, LI Peijie, WANG Haoyu. Dispersion uniformity of titanium alloy/graphene oxide mixed powder based on deep learning image segmentation[J]. Journal of Materials Engineering, 2026, 54(4): 35-46

DOI：10.11868/j.issn.1001-4381.2025.000491