粒の分析は製品エンジニアリングと品質管理の両方において重要です。引張強度や成形性などの機械的特性は粒径が小さくなるにつれて改善されます。そのため希望の粒径を得るためには、材料処理を慎重に制御する必要があります。

粒度を正確に測定するためには、すべての粒界を検出することが不可欠です。そのためこの技術では、最高レベルの粒界検出を行う必要があります。

従来は、光学顕微鏡で収集した画像を分析して粒度を測定していましたが、この方法では表面を化学的にエッチングする必要があります。この方法では粒界を強調するために表面を化学的にエッチングする必要があります。粒径を小さくするという課題に加えて、この技術には他にも限界があります。

ここでは、画像解析技術の限界が示されています。 

上の画像は、亜鉛めっき鋼板の圧延品の光学顕微鏡写真です。この材料は複雑な組織と境界を持っており、LOM画像では個々の粒を正確に識別することはできません。

下の画像は、同じサンプルを同じ視野で撮影したSEMによる二次電子写真です。  ここでは、粒も粒界もはっきりとしていません。

EBSDは微細構造の特性評価や粒径の決定など、これらの複雑な微細構造に理想的な技術です。

同じサンプルを見てEBSDデータを収集し、結晶方位を測定することで粒界を正確に検出することができ、画像解析技術の限界を克服することができます。

上の画像は、まずEBSDによって識別された粒界の分布を示しています。  これらの境界を識別することで、個々の粒の位置を特定することができます。 

ここでの粒度マップは、それぞれの粒の色が異なっていることを示しています。このマップは、材料の粒度の範囲を示しており、このマップから粒度測定の統計的な分布が得られます。  

EBSDを使用することで、サンプル中のグレインを簡単かつ正確に識別できることは明らかです。

単一の視野の分析に加えて、分析を自動化して広い範囲をカバーし、信頼性の高い統計的に有効なデータを提供することができます。  この例では、ロッドの4分の1が分析された同じ鋼を示しています。  この領域の半径は6mmです。この例では、ロッドの中心から端までの結晶粒構造の傾向が調査されており、この大面積をカバーすることは重要な意味を持ちます。