Distinguishing Martensite from Ferrite in Mild Steels with EBSD using Dictionary Indexing

Abstract

Å få innsikt i strukturen og sammensetningen av materialer er avgjørende innen materialvitenskap. Elektron-tilbakespredningsdiffraksjon (EBSD) i elektronmikroskopet (SEM) er en mye brukt karakteriseringsteknikk som muliggjør analyse av mikrostrukturen og krystallstrukturen til krystallinske prøver. Målet med denne masteroppgaven er å utforske mulighetene innenfor et område av ordboksindeksering (DI) ved å undersøke muligheten for å korrekt identifisere martensittområder i et lavkarbonstål bestående av ferritt og martensitt. Indekseringen ble utført i EBSP Indexer, en open-source programvare for EBSD analyse basert på kikuchipy, utviklet for Mac og Windows. EBSP Indexer har blitt utvidet som del av dette master-prosjektet.

I dette arbeidet ble en 27MnCrB5-2 stål-legering analysert. Undersøkelser viste ferrittbånd innenfor martensitt-matrisen. I lavkarbonstål er forskjellen i krystalstruktur mellom ferritt og martensitt beskjeden, med martensitt som har en BCT krystalstruktur med et c/a-forhold avhengig av karbonkonsentrasjonen, c/a = 1 + 0.045 x wt%C.

En rekke teoretiske referansemønstere ble generert ved bruk av EMsoft, med tetragonalitet basert på karbonkonsentrasjoner som spenner fra 0,1 til 1,5 wt%. DI ble suksessivt brukt med forskjellige metoder for optimalisering av projeksjonssenter og orienteringsoptimering. Projeksjonssenteret som ble brukt ved indeksering viste seg å være avgjørende for å bestemme korrekt fase. Ved å utføre optimalisering av projeksjonssenter i kikuchipy med et stort antall ferrittmønstre av høy kvalitet, konvergerte koordinatene for projeksjonssenteret presist, noe som førte til realistiske indekseringsresultater.

Resultatene av dette prosjektet illustrerer at det er gjennomførbart å skille mellom ferritt og martensitt ved bruk av EBSD ordboksindeksering og presise indekseringsparametere, underbygget av resultater fra EPMA. Gitt den avgjørende rollen av nøyaktig optimalisering av projeksjonssenter, har verktøyet for optimalisering av projeksjonssenter ved å velge EBSD mønstere blitt integrert i EBSP Indexer-programvaren. Dette lar brukere med lignende problemstillinger enkelt velge egnede EBSD mønstere til kalibreringen av projeksjonssenteret, og dermed forbedre EBSD resultatene.

Gaining insight into the structure and composition of materials is essential in the field of materials science. Electron backscatter diffraction (EBSD) in the scanning electron microscope (SEM) is a widely used characterization technique that allows for the analysis of the microstructure and crystallography of crystalline samples. The aim of this master’s thesis is to explore the limits of an area of dictionary indexing (DI) by investigating the possibility to correctly identify martensite regions in a mild steel sample consisting of ferrite and martensite. The indexing was performed in EBSP Indexer, an open-source EBSD analysis software based on kikuchipy, developed for Mac and Windows. As a part of this project, EBSP Indexer was also further improved upon.

In this work, a 27MnCrB5-2 steel alloy was examined. Investigations showed ferrite bands within the martensite matrix. In mild steels, the difference in crystal structure between ferrite and martensite is very small, with martensite having a BCT crystal structure with a c/a relationship that is dependent on the carbon concentration, c/a = 1 + 0.045 x wt%C.

A collection of martensite master patterns were generated using EMsoft, with tetragonality based on carbon concentrations ranging from 0.1 to 1.5 wt%. Dictionary indexing was successively applied with different methods for pattern center optimization and orientation refinement. The pattern center parameter proved to be critical in determining the phases. By executing pattern center refinement in kikuchipy with a large number of high-quality ferritic patterns, the coordinates for the pattern center converged precisely, providing convincing indexing results.

The findings of this project illustrate that it is feasible to distinguish between ferrite and martensite in mild steels by use of EBSD dictionary indexing and precise indexing parameters, supported by results from EPMA. Given the crucial role of accurate pattern center optimization, the tool for pattern center optimization via pattern selection has been effectively integrated into the EBSP Indexer software. This allows scientists facing similar difficulties to easily select suitable EBSPs for pattern center calibration, consequently delivering more accurate EBSD results than previously possible.