综述：利用机器学习进行的人工智能辅助的非金属夹杂物粒子分析在先进钢材中的应用：综述

《International Journal of Minerals Metallurgy and Materials》：Artificial intelligence-assisted non-metallic inclusion particle analysis in advanced steels using machine learning: A review

人工智能与机器学习在非金属夹杂物检测、分类及特征预测中展现显著应用价值，对比分析数据驱动与深度学习图像分析的优势，提出ML方法优化清洁钢生产的改进方向。

　　

摘要

非金属夹杂物的检测与表征对于生产纯净的钢材至关重要。近年来，结合人工智能（AI）和机器学习（ML）的高维数据处理的成像分析技术发展迅速。该技术在过程冶金中的夹杂物分类领域取得了令人瞩目的成果。本研究探讨了先进钢材中夹杂物预测的机器学习建模方法，包括不同钢级中夹杂物的检测、分类及特征预测。文章总结了基于数据和图像分析的纯净钢材研究。在数据分析方面，基于ML的夹杂物预测方法建立了实验参数与夹杂物特性之间的联系，并分析了实验参数的重要性；在图像分析方面，重点研究了深度学习在不同类型夹杂物分类中的应用及其与数据分析的对比。最后，建议进一步发展基于ML的夹杂物分析方法。这项工作为从可持续冶金的角度应用基于AI的方法研究超纯净钢材奠定了基础。