《鐵路車輪 第2部分：鐵素體掃描電鏡原位統(tǒng)計分布分析方法》編制說明

鐵路車輪第3部分：鐵素體掃描電鏡原位統(tǒng)計分布分

析方法

CSTM標準編制說明

一、工作簡況

1、目的和意義

鐵路車輪的顯微組織結構對其性能的影響非常關鍵，尤其是車輪輪輞部位經(jīng)

淬火和回火處理后，要求其組織應為細珠光體和鐵素體，而不應該存在馬氏體和

上貝氏體等有害組織；鐵路車輪由于尺寸較大，在熱處理過程中不可避免的存在

梯度溫度場，導致了不同部位的組織可能存在較大的不均勻性，尤其是受淬火工

藝的影響，輪輞部位從踏面往里，冷速變化較大，晶粒尺寸分布也會有較大區(qū)別，

顯微組織分布的波動尤其明顯，某些部位甚至可能出現(xiàn)對性能產(chǎn)生惡劣影響的異

常組織，但目前的《金屬顯微組織檢驗方法》（GB/T13298-2015）中主要針對

鋼中珠光體、帶狀組織及魏氏組織等進行金相評定，獲得金相組織類型，或者通

過定量金相分析法獲得各類合金顯微組織中物相平均體積分數(shù)。無法反映大尺寸

范圍內(nèi)鐵路車輪不同位置處鐵素體定量分布信息，因此有必要開展鐵路車輪關鍵

部位的大尺寸范圍內(nèi)鐵素體等金相組織的全面定量分布解析。建立基于掃描電鏡

的鐵路車輪鐵素體的原位統(tǒng)計分布分析方法，對于鐵路車輪的質量評價，保證其

服役適用性具有重要意義。

2、任務來源

根據(jù)中國材料與試驗團體標準委員會(以下簡稱：CSTM標準委員會)《關于

CSTM標準《鐵路車輪第3部分：鐵素體掃描電鏡原位統(tǒng)計分析方法立項公告》，

由鋼研納克檢測技術股份有限公司作為標準牽頭單位，承擔對《鐵路車輪第3

部分：鐵素體掃描電鏡原位統(tǒng)計分析方法》團體標準的制定任務，項目計劃編號：

CSTM-LX990000714-2021

3、主要工作過程

2021年1月，組建了標準起草工作組，由鋼研納克檢測技術股份有限公司、

馬鋼股份有限公司、太原重工軌道交通設備有限公司、太原鋼鐵的工作人員組成，

1

包括具有標準制定經(jīng)驗的科研人員、分析技術人員。標準起草工作組討論了具體

的工作過程、擬定了相應的工作計劃。具體工作計劃如下：

2021年3月，建立鐵路車輪鐵素體掃描電鏡原位統(tǒng)計分析方法團體標準模板。

2021年3-5月，完成鐵路車輪鐵素體掃描電鏡原位統(tǒng)計分析方法團體標準草案。

2021年6月，中關村材料試驗技術聯(lián)盟（CSTM）綜合標準領域委員會（FC99）

標準審查會于6月10日在京召開，對該標準進行了立項評審，一致通過了

立項審查。

2022年7-12月，完善數(shù)據(jù)，根據(jù)專家立項評審意見修改標準草案。

2022年4月，完成標準編制說明和成標準征求意見稿，計劃面向社會公開征求

意見。

2022年6月，計劃完成標準征求意見，形成意見匯總表，并對征求意見稿進行

修改，形成標準送審稿。

2022年8月，計劃召開本標準的審查會。

2022年9月，計劃標準表決，報批，正式發(fā)布出版。

三、標準調(diào)研情況、編制原則和主要內(nèi)容

1.調(diào)研情況

目前動車組車輪夾雜物的評價主要是采用國家標準GB/T13298《金屬顯微組

織檢驗方法》進行檢驗和評定，評價內(nèi)容僅針對金相組織類型，無法獲得準確的

鐵素體、珠光體等各類組織位置、體積分數(shù)等定量統(tǒng)計信息，因此在金相組織的

評價方法存在表征信息不夠全面的特點。關于掃描電鏡的基本應用國內(nèi)已有的相

關標準主要為：《GB/T23414微束分析掃描電子顯微術術語》包含了掃描電

鏡在科學和工程領域實踐中共同應用的術語定義；《GB/T17359微束分析能譜

法定量分析》規(guī)定了用安裝在掃描電鏡(SEM)上的能譜儀對試樣上特定點或特定

區(qū)增進行定量分析的方法；《JYT0584掃描電子顯微鏡分析方法通則》規(guī)定了

掃描電子顯微鏡的分析方法原理、環(huán)境條件指標、儀器、樣品、分析測試、結果

報告、儀器維護和安全注意事項；這些標準無法提供車輪關鍵區(qū)域的鐵素體的原

位定量分布情況，因此有必要建立一個大尺寸范圍車輪鐵素體組織的定量統(tǒng)計分

布分析標準，實現(xiàn)車輪夾雜物的全面客觀評價。

2.標準編制原則

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標準編制遵循“統(tǒng)一性、協(xié)調(diào)性、適用性、一致性、規(guī)范性”的原則，盡可

能與國外先進標準接軌，注重標準的可操作性，本標準嚴格按照GB/T1.1-2020

《標準化工作導則第1部分：標準化文件的結構和起草規(guī)則》的規(guī)定進行編寫

和表述。

3.標準主要內(nèi)容

3.1標準名稱

本標準的中文名稱為“鐵路車輪第3部分：鐵素體掃描電鏡原位統(tǒng)計分析方法”，

英文名稱為“Originalpositionstatisticdistributionanalysisofferritebyscanning

electronmicroscope,insection2ofrailwaywheel”。

3.2標準主要技術內(nèi)容的確定

本標準介紹了掃描電鏡測定鐵路車輪中的鐵素體組織的試樣準備、圖像采集

方法，結合圖像定量分析實現(xiàn)大尺寸范圍內(nèi)鐵素體組織的原位定量統(tǒng)計分布分

析。包含原理、術語和定義、設備、試樣要求與制備、校準與核查、測試方法、

檢驗報告和資料性附錄幾個部分，本標準適用于鐵路車輪的鐵素體組織評價。

3.2.1實驗材料取樣及表面制備

測試樣品的選取嚴格按照Q/CR638-2018標準中的顯微組織檢測試樣取樣部

位的規(guī)范進行，取樣部位如圖1所示，在一種高鐵車輪剖面輪輞、近輪輞輻板、

近輪轂輻板以及輪轂處通過線切割如圖1所標識的區(qū)域中取下四塊樣品，除輪輞

部位取樣區(qū)域面積為40mm×50mm外，其他取樣區(qū)域面積均為40mm×30mm。樣品

經(jīng)機械研磨至1200目拋光后，采用3%的硝酸酒精溶液進行浸蝕；浸蝕時間為10s，

腐蝕出明顯的高鐵車輪鋼顯微組織(珠光體+鐵素體)。

圖1顯微組織取樣示意圖

1.輪輞，2.近輪輞處幅板，3.近輪轂處幅板，4.輪轂

3

3.3.2掃描電鏡采集方式和分析區(qū)域研究

采用高通量場發(fā)射掃描電鏡（Navigator-OPA，聚束科技）對經(jīng)腐蝕后的樣

品（輪輞樣品縱向距離輪輞踏面表層5mm，橫向居中，面積為30mm×10mm，除輪

輞外其他樣品的掃描區(qū)域為樣品中心區(qū)域30mm×10mm）進行顯微組織圖像的全自

動連續(xù)采集，采集區(qū)域示意圖如圖2所示。由于采集所用樣品尺寸較標準取樣尺

寸(200mm2)大，在制樣拋光的過程中邊緣不可避免的會出現(xiàn)弧度，且測試面的制

樣過程中易出現(xiàn)邊緣與中心部位高低不平的現(xiàn)象，從而影響圖像采集時像散的調(diào)

節(jié)，故采集區(qū)域選在樣品偏中心部位像散可調(diào)節(jié)處，這樣一來可以采集到較為清

晰的顯微組織圖像便于下一步分割處理。采集完的圖像（圖3和圖4）經(jīng)圖像處

理軟件（MIPAR,SoftwareLLC）批處理后，獲得鐵素體面積分數(shù)定量統(tǒng)計分布

表征。電鏡采集參數(shù)如表1所示。

圖2顯微組織采集區(qū)域

表1高通量掃描電鏡采集條件

采集參數(shù)設置

圖像信號二次電子

全視場采集區(qū)域10×30mm

圖像分辨率2048*2048

單像素尺寸120nm

245.8×245.8m

單張圖像視場

放大倍數(shù)1180×

重疊率10%

圖像數(shù)量6256張

采集時間4.3h

4

(a)(b)

(c)(d)

圖3W1車輪在不同取樣位置的組織形貌

(a)輪輞；(b)近輪輞處幅板；(c)近輪轂處幅板；(d)輪轂

(a)(b)

5

(c)(d)

圖4輪輞部位距踏面不同距離的組織形貌

(a)距踏面5mm；(b)距踏面15mm；(c)距踏面25mm；(d)距踏面35mm

3.2.3顯微組織圖像的分割處理與定量統(tǒng)計

將高通量掃描電鏡所采集的全視場二次電子圖像，利用MIPAR圖像處理軟

件對所采集到的大量高鐵車輪組織圖像進行識別分割，從而可以高通量地統(tǒng)計得

到高鐵車輪剖面不同部位鐵素體相的面積分數(shù)分布數(shù)據(jù)。

高鐵車輪組織圖像的識別分割包括以下幾個步驟。其中“預處理”包括對比

度增強、降噪等步驟，提供了一種增強后續(xù)圖像分割時原始強度的解決方案?！皥D

像分割”被定義為將數(shù)據(jù)分離為不相交的區(qū)域，可輸出像素級圖像標簽，這是從

二維數(shù)據(jù)集中提取有用的定量數(shù)據(jù)的關鍵步驟，其原理主要是依據(jù)圖像的襯度對

其進行閾值分割（二值化處理），從而有效地將圖像數(shù)據(jù)分離為不相交的區(qū)域。

“形態(tài)學處理”是決定最終結果準確性的關鍵步驟，通過局部膨脹，腐蝕，剝離，

填充等步驟減小誤差，提高圖像分割的準確性?！扒宄笔侵父鶕?jù)面積、面積比

等目的參數(shù)選擇性地刪除圖像中高于閾值或者低于閾值的對象或孔洞。對于本文

中面積分數(shù)的測量是指計算所有選定的像素，然后將其除以圖像中像素的總數(shù)或

選定圖像某區(qū)域內(nèi)像素的總數(shù)。在優(yōu)化以上幾個步驟完成對灰度圖像盡可能準確

的識別分割處理后，將上述對單張圖像的處理步驟保存為此批采集圖像的處理模

板，然后使用MIPAR軟件中批處理功能對高通量掃描電鏡所采集的大量圖像進

行分割處理，得到鐵素體相在整個測試區(qū)域上的面積分數(shù)分布數(shù)據(jù)，對于因腐蝕

不均勻導致分割效果不理想的圖像，可以使用MIPAR軟件的后處理功能對已完

6

成分割處理的圖像人工修正，進一步提高處理結果的準確性。

對高鐵車輪剖面不同部位所采集圖像分割處理的效果如圖5所示，其中a、

b、c、d四張圖像的分割結果-鐵素體面積分數(shù)如表2和表3所示，從四個部位的

分割效果圖可以看出利用MIPAR軟件基本準確的完成了對鐵素體相的分割處理

工作，得到了鐵素體相的面積分數(shù)數(shù)值。之后使用MIPAR軟件對三種車輪共十

二塊樣品完成鐵素體面積分數(shù)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計，得到的數(shù)據(jù)經(jīng)Origin軟件繪圖得到

三種車輪不同部位鐵素體面積分數(shù)二維分布圖及中心區(qū)域線分布圖如圖6所示，

二維分布圖的左側均為踏面方向，由二維分布圖可以看出三種車輪踏面部位鐵素

體的分布趨勢均為自踏面向下逐漸增加，其中W1車輪在踏面下5-15mm的區(qū)域

內(nèi)出現(xiàn)了較大梯度的鐵素體面積分數(shù)分布，而W2和W3車輪在相同區(qū)域未出現(xiàn)

較大的鐵素體面積分數(shù)梯度分布，這可能與三種車輪所采用不同的熱處理制度有

關，三種車輪其他三個部位的鐵素體分布雖然偶有起伏，但是整體保持相對均勻

的分布，未出現(xiàn)類似于輪輞部位趨勢明顯的階梯式分布。

(a)(e)

(b)(f)

7

(c)(g)

(d)(h)

圖5不同部位分割處理對比圖

a-d分別為輪輞，近輪輞處輻板，近輪轂處輻板，輪轂的原始組織形貌圖像，e-h分別為

對應四個區(qū)域圖像分割后的結果示意圖

表2單張圖像分割統(tǒng)計數(shù)據(jù)

測試區(qū)域分割所得鐵素體面積分數(shù)/%

輪輞14.186

近輪輞處輻板23.034

近輪轂處輻板22.233

輪轂26.688

(a)(e)

8

(b)(f)

(c)(g)

(d)(h)