对显微镜放大倍数和相机分辨率执行枝晶结构测量的方法与流程

1.在本部分中提供的信息是用于大体呈现本公开的背景的目的。在本部分中描述的程度上，当前命名的发明人的工作以及在提交时可能不符合现有技术的描述的方面既不明确地也不暗示地被认为是对本公开不利的现有技术。
2.本公开大体涉及金相测量方法，并且更具体地涉及能够被用于针对显微镜的所有放大倍数和相机分辨率执行枝晶结构的平均线性枝晶间距（mlds）测量的图像分析方法。


背景技术：

3.在冶金学上，枝晶是树状结构的晶体，其随着熔融金属凝固而生长，并且其形状通过沿着能量有利的晶体学方向更快速生长而产生。枝晶生长影响材料性能。当熔融材料过冷（或超冷）到固体的凝固点以下时，枝晶以一元（单组分）系统和多组分系统形成。最初，球形固体核在过冷熔体中生长。随着球体生长，球体形态变得不稳定，并且固体形状变得不稳定。形状开始呈现晶体的优选生长方向。生长方向可以是由于固体-液体界面的表面能量的各向异性、原子附着在不同晶面的界面上的容易程度或二者造成的。在金属系统中，界面附着动力学通常可以忽略，并且固体试图最小化具有最大表面能量的那些表面的面积。因此，随着其生长，枝晶呈现渐增尖锐的尖端。如果各向异性足够大，则枝晶可以存在多面形态。微观结构长度尺寸是由界面处液体的表面能量和温度梯度之间的相互作用或平衡决定的，其驱动热/溶质扩散。
4.随着凝固进行，越来越多的原子损失其动能，从而使得过程放热。对于纯材料，在固体-液体界面处释放潜热，以致温度保持相对恒定，直到熔体完全凝固。所得晶体物质的生长速率取决于潜热能够被带走的速度。在过冷熔体中的枝晶生长能够近似于以相对恒定速度以形状保持方式生长的抛物线形针状晶体。成核和生长确定了凝固时的晶粒大小，同时相邻枝晶之间的竞争决定了柱状生长的初生间距。
5.大体而言，如果熔体缓慢冷却，则新晶体的成核会比大过冷时要少，并且枝晶生长导致大尺寸的枝晶。相反地，具有大过冷的快速冷却周期会增加核的数量并且减小得到的枝晶的大小并且通常导致小晶粒。较小枝晶通常导致产品的更大的延展性。能够看到枝晶生长和所得材料性能的一种应用是焊接工艺。枝晶在铸造产品中也是常见的，在铸造产品中枝晶可以通过蚀刻被抛光试样而变得可见。


技术实现要素：

6.系统包括处理器和存储指令的存储器，当被所述处理器执行时所述指令将所述处理器配置成：从显微镜接收产品的金相样品的图像，所述图像包括在所述金相样品中的枝晶结构；选择所述图像的一部分；在所述图像的选定部分上执行形态学操作以转换所述图像。所述指令将所述处理器配置成：将多个同心圆叠加在转换图像上；测量所述圆的周长；以及计数所述圆与所述转换图像中的所述枝晶结构的边界的截距的数量。所述指令将所述处理器配置成基于测量的周长和所述截距的数量来确定所述枝晶结构的参数。所述指令将
所述处理器配置成基于所述枝晶结构的所述参数来确定所述产品的结构性能。
7.在另一特征中，基于确定的结构性能来选择性调节用于制造所述产品的工艺。
8.在另一特征中，基于确定的结构性能来选择性调节用于制造所述产品的材料的成分。
9.在另一特征中，所述指令将所述处理器配置成与所述显微镜的放大倍数无关地确定所述参数。
10.在另一特征中，所述指令将所述处理器配置成与用于采集所述图像的相机的分辨率无关地确定所述参数。
11.在另一特征中，所述指令将所述处理器配置成基于在所述图像的所述选定部分中的所述枝晶结构的分布来调节所述周长中的一个或多个。
12.在另一特征中，所述参数包括所述金相样品的枝晶晶格间距，并且所述指令将所述处理器配置成通过使得所述周长的总和除以所述截距的数量来确定所述枝晶晶格间距。
13.在另一特征中，所述参数包括所述金相样品的平均线性枝晶间距，并且所述指令将所述处理器配置成基于所述周长和所述截距的数量来确定所述平均线性枝晶间距。
14.在另一特征中，所述参数包括所述金相样品的平均线性枝晶间距，并且所述指令将所述处理器配置成基于所述枝晶晶格间距来确定所述平均线性枝晶间距。
15.在另一特征中，所述参数包括所述金相样品的平均线性枝晶间距，并且所述指令将所述处理器配置成基于所述枝晶晶格间距和所述图像的所述选定部分的面积来确定所述平均线性枝晶间距。
16.在又一些特征中，系统包括：具有不同放大倍数且包括具有不同分辨率的相机的多个显微镜以及计算装置。计算装置被配置成接收以所述放大倍数中的任何一个由所述显微镜中的任何一个的所述相机中的一个采集的产品的金相样品的图像。所述图像包括在所述金相样品中的枝晶结构。计算装置被配置成选择所述图像的一部分，并且在所述图像的选定部分上执行形态学操作以转换所述图像。计算装置被配置成：将多个同心圆叠加在转换图像上；测量所述圆的周长；以及计数所述圆与所述转换图像中的所述枝晶结构的边界的截距的数量。计算装置被配置成：基于测量的周长和所述截距的数量来确定所述枝晶结构的参数；以及基于所述枝晶结构的所述参数来确定所述产品的结构性能。
17.在另一特征中，基于确定的结构性能来选择性调节用于制造所述产品的工艺。
18.在另一特征中，基于确定的结构性能来选择性调节用于制造所述产品的材料的成分。
19.在另一特征中，所述计算装置被配置成与所述显微镜的所述放大倍数无关地确定所述参数。
20.在另一特征中，所述计算装置被配置成与所述相机的所述分辨率无关地确定所述参数。
21.在另一特征中，所述计算装置被配置成基于在所述图像的所述选定部分中的所述枝晶结构的分布来调节所述周长中的一个或多个。
22.在另一特征中，所述参数包括所述金相样品的枝晶晶格间距，并且所述计算装置被配置成通过使得所述周长的总和除以所述截距的数量来确定所述枝晶晶格间距。
23.在另一特征中，所述参数包括所述金相样品的平均线性枝晶间距，并且所述计算
装置被配置成基于所述周长和所述截距的数量来确定所述平均线性枝晶间距。
24.在另一特征中，所述参数包括所述金相样品的平均线性枝晶间距，并且所述计算装置被配置成基于所述枝晶晶格间距来确定所述平均线性枝晶间距。
25.在另一特征中，所述参数包括所述金相样品的平均线性枝晶间距，并且所述计算装置被配置成基于所述枝晶晶格间距和所述图像的所述选定部分的面积来确定所述平均线性枝晶间距。
26.本发明还提供了以下方案：方案1. 一种系统，包括：处理器；以及存储指令的存储器，当被所述处理器执行时所述指令将所述处理器配置成：从显微镜接收产品的金相样品的图像，所述图像包括在所述金相样品中的枝晶结构；选择所述图像的一部分；在所述图像的选定部分上执行形态学操作以转换所述图像；将多个同心圆叠加在转换图像上；测量所述圆的周长；计数所述圆与所述转换图像中的所述枝晶结构的边界的截距的数量；基于测量的周长和所述截距的数量来确定所述枝晶结构的参数；以及基于所述枝晶结构的所述参数来确定所述产品的结构性能。
27.方案2. 根据方案1所述的系统，其中，基于确定的结构性能来选择性调节用于制造所述产品的工艺。
28.方案3. 根据方案1所述的系统，其中，基于确定的结构性能来选择性调节用于制造所述产品的材料的成分。
29.方案4. 根据方案1所述的系统，其中，所述指令将所述处理器配置成与所述显微镜的放大倍数无关地确定所述参数。
30.方案5. 根据方案1所述的系统，其中，所述指令将所述处理器配置成与用于采集所述图像的相机的分辨率无关地确定所述参数。
31.方案6. 根据方案1所述的系统，其中，所述指令将所述处理器配置成基于在所述图像的所述选定部分中的所述枝晶结构的分布来调节所述周长中的一个或多个。
32.方案7. 根据方案1所述的系统，其中，所述参数包括所述金相样品的枝晶晶格间距，并且其中，所述指令将所述处理器配置成通过使得所述周长的总和除以所述截距的数量来确定所述枝晶晶格间距。
33.方案8. 根据方案1所述的系统，其中，所述参数包括所述金相样品的平均线性枝晶间距，并且其中，所述指令将所述处理器配置成基于所述周长和所述截距的数量来确定所述平均线性枝晶间距。
34.方案9. 根据方案7所述的系统，其中，所述参数包括所述金相样品的平均线性枝晶间距，并且其中，所述指令将所述处理器配置成基于所述枝晶晶格间距来确定所述平均线性枝晶间距。
35.方案10. 根据方案7所述的系统，其中，所述参数包括所述金相样品的平均线性枝
晶间距，并且其中，所述指令将所述处理器配置成基于所述枝晶晶格间距和所述图像的所述选定部分的面积来确定所述平均线性枝晶间距。
36.方案11. 一种系统，包括：具有不同放大倍数且包括具有不同分辨率的相机的多个显微镜；以及计算装置，其被配置成：接收以所述放大倍数中的任何一个由所述显微镜中的任何一个的所述相机中的一个采集的产品的金相样品的图像，所述图像包括在所述金相样品中的枝晶结构；选择所述图像的一部分；在所述图像的选定部分上执行形态学操作以转换所述图像；将多个同心圆叠加在转换图像上；测量所述圆的周长；计数所述圆与所述转换图像中的所述枝晶结构的边界的截距的数量；基于测量的周长和所述截距的数量来确定所述枝晶结构的参数；以及基于所述枝晶结构的所述参数来确定所述产品的结构性能。
37.方案12. 根据方案11所述的系统，其中，基于确定的结构性能来选择性调节用于制造所述产品的工艺。
38.方案13. 根据方案11所述的系统，其中，基于确定的结构性能来选择性调节用于制造所述产品的材料的成分。
39.方案14. 根据方案11所述的系统，其中，所述计算装置被配置成与所述显微镜的所述放大倍数无关地确定所述参数。
40.方案15. 根据方案11所述的系统，其中，所述计算装置被配置成与所述相机的所述分辨率无关地确定所述参数。
41.方案16. 根据方案11所述的系统，其中，所述计算装置被配置成基于在所述图像的所述选定部分中的所述枝晶结构的分布来调节所述周长中的一个或多个。
42.方案17. 根据方案11所述的系统，其中，所述参数包括所述金相样品的枝晶晶格间距，并且其中，所述计算装置被配置成通过使得所述周长的总和除以所述截距的数量来确定所述枝晶晶格间距。
43.方案18. 根据方案11所述的系统，其中，所述参数包括所述金相样品的平均线性枝晶间距，并且其中，所述计算装置被配置成基于所述周长和所述截距的数量来确定所述平均线性枝晶间距。
44.方案19. 根据方案18所述的系统，其中，所述参数包括所述金相样品的平均线性枝晶间距，并且其中，所述计算装置被配置成基于所述枝晶晶格间距来确定所述平均线性枝晶间距。
45.方案20. 根据方案18所述的系统，其中，所述参数包括所述金相样品的平均线性枝晶间距，并且其中，所述计算装置被配置成基于所述枝晶晶格间距和所述图像的所述选定部分的面积来确定所述平均线性枝晶间距。
46.本公开的适用性的另外领域将从具体实施方式、权利要求和附图变得明显。具体实施方式和特殊示例试图仅出于说明目的并且不试图限制本公开的范围。
附图说明
47.从具体实施方式和附图将更加全面地理解本公开，在附图中:图1a示出包括计算装置和用于执行枝晶结构的测量的多个显微镜的系统；图1b示出图1a的显微镜的简化示意图；图2示出图1a的计算装置的简化框图；图3a示出在图1a的显微镜中的一个下观察的金相样品的显微照片；图3b示出在对图3a的显微照片执行连续形态学操作之后的转换显微照片并且示出叠加在转换显微照片上的多个圆；以及图4a和图4b示出根据本公开的使用叠加的圆对图3b的转换显微照片中的枝晶结构执行测量的方法。
48.在附图中，附图标记可以被重复使用以便识别类似的和/或相同的元件。
具体实施方式
49.产品的金相样品中的枝晶结构的测量提供了有关结构性能（也称为机械性能）和使用诸如模制、铸造等工艺制造的产品的机械完整性的信息。例如，测量能够被用于估计产品的应力处理能力。测量能够被用于识别产品和用于制造产品的工艺中的结构缺陷。测量能够被用于确定铸造工艺期间的凝固速率和冷却速率。测量能够被用于调节工艺以最小化或者消除使用所述工艺制造的产品中的缺陷。另外或者替代性地，测量也能够被用于改变/调节被用于制造产品的材料的成分。
50.通常使用显微镜来执行测量。通过被联接到显微镜的相机来采集产品的样品中的枝晶结构的图像。使用在诸如个人计算机的计算装置上运行的应用程序来分析图像，并且执行样品中的诸如枝晶晶格间距（dcs）和平均线性枝晶间距（mlds）的测量。
51.不同显微镜具有不同放大倍数和相机分辨率。应用程序通常针对每个显微镜放大倍数和相机分辨率组合来包括单独的图像分析和测量例程，其中例程是能够被重复调用来执行测量的应用程序的子集。由于测量分辨率的差异，针对每个显微镜放大倍数和相机分辨率组合，使用单独的图像分析和测量例程。
52.图像分析例程通常包括：通过将五个同心圆叠加在样品的显微图像上并测量在圆和枝晶结构的边界之间的截距的数量来执行测量。这些圆的周长是被预先确定的并且针对每个显微镜放大倍数和相机分辨率组合（即，针对每个图像分析例程）是不同的。如果选择了不正确的图像分析测量例程或者如果测量分辨率由于显微镜校准或者设备改变而改变，则这能够导致测量误差。
53.本公开提供了一种通用于所有的显微镜放大倍数和相机分辨率组合的自动图像分析测量方法。针对所有的显微镜放大倍数和相机分辨率组合使用单个例程无需基于显微镜放大倍数和相机分辨率组合及由此产生的测量误差来选择例程。本公开的图像分析测量例程针对所有的显微镜放大倍数和相机组合是通用的，这是因为叠加的同心圆的圆周不是被预先确定的，而是当在样品上执行测量时被测量的，并且测量的周长被用在针对样品执行的dcs测量中。
54.具体地，本公开提供了一种单个通用测量方法（即，在应用程序中的单个通用例程），无论显微镜放大倍数和相机分辨率如何，其都能够使用任何显微镜来执行测量。即，测
量方法能够与任何显微镜一起工作，并且与显微镜放大倍数和相机分辨率无关，就这一方面来说根据本公开的测量方法是通用的。此外，测量方法不受由于校准或者设备改变而导致的测量分辨率的改变的影响。
55.用于执行测量的单个例程能够与具有不同放大倍数和相机分辨率的显微镜一起工作，这是因为测量方法不使用具有预先确定或已知周长的圆。测量方法不针对由显微镜执行的测量使用同样的预先确定的周长。而是，测量方法实际上是在每次测量期间在圆被叠加在样品上之后测量圆的周长。因为圆的周长在每次测量期间被测量并被用于计算枝晶晶格间距（dcs）和平均线性枝晶间距（mlds），所以消除了由于使用已知周长的圆能够引入的误差，并且无论显微镜放大倍数和相机分辨率如何，都能够使用单个例程来执行测量。
56.此外，因为在每次测量期间测量圆的周长，所以测量方法提供了使用任何尺寸的圆的自由并且不被限制成使用预定尺寸的圆。这使得测量方法更加灵活，因为圆能够根据样品中的枝晶密度或者枝晶分布被调节（扩大或缩小）。能够基于针对测量选择的样品的一部分中的枝晶结构的分布来改变或调节一个或多个圆的圆周。此外，因为圆的周长被测量并且因为测量方法与显微镜放大倍数无关，所以测量方法提供了根据样品中的枝晶密度或枝晶分布选择显微镜的任何放大倍数的自由。因此，本公开的测量方法不仅是通用的而且也是灵活的。本公开的测量方法的这些和其它特征在下文中详细地描述。
57.贯穿本公开，术语例程被使用如下。在计算机编程中，例程和子例程对于任何代码序列是通用的且几乎同义的术语，该代码序列试图在程序的可执行过程期间被重复地调用和使用的任何代码序列。换言之，例程是可由处理器执行且是应用程序的一部分或子集的指令或编译代码的集。
58.图1a示出用于在金相样品上执行dcs和mlds测量的系统100。系统100包括多个显微镜102-1、102-2、102-3、102-4等（被统称为显微镜102）。每个显微镜102可以具有不同的放大倍数和相机分辨率。为完整起见，下面参考图1b示出和描述显微镜102中的一个的简化示意图。
59.系统100包括计算装置104。为完整起见，下面参考图2示出和描述计算装置104的示例的简化框图。计算装置104执行应用程序。应用程序包括与所有显微镜102一起使用来执行在金相样品上的测量的单个例程。当任何显微镜102被用于执行测量时应用程序使用同一例程来执行测量。
60.图1b示出显微镜102中的一个（以下称为显微镜）的简化图。每个显微镜102包括保持金相样品（以下称为样品）151的载物台支架150。目镜152被用于通过透镜154中的一个来观察样品151。一个或多个聚焦旋钮156（例如，粗调和微调聚焦旋钮）被用于在通过目镜152观察这样品151的同时调节焦点。放大倍数选择器158被用于选择显微镜102的放大倍数（例如，通过选择透镜154中的一个不同透镜）。无论选定放大倍数如何，在计算装置104上的应用程序使用同一例程来执行测量。相机160采集通过目镜152观察的样品151的图像。无论相机160的分辨率如何，在计算装置104上的应用程序使用同一例程来执行测量。
61.虽然未示出，不过显微镜102也可以包括有线或无线通信接口来与计算装置104通信（例如，以便传输样品151的图像至计算装置104）。例如，相机160可以包括通信接口。在一些示例中，相机160可以是便携的。即，相机160可以被具有不同分辨率的另一相机更换。在计算装置104上的应用程序使用同一例程来用任一相机执行测量。
62.图2示出计算装置104的示例。计算装置104包括一个或多个cpu或处理器170、一个或多个输入装置172（例如，小键盘、触摸屏、鼠标等）、包括显示器176的显示器子系统174、网络接口178、存储器180和大容量存储器182。存储器180可以包括易失性或非易失性存储器、高速缓存或其它类型的存储器。大容量存储器182可以包括闪存、一个或多个硬盘驱动器（hdd）或者其它大容量存储装置。
63.计算装置104的处理器170可以运行操作系统（os）184和一个或多个应用程序（即，应用）186。应用186可以包括实现本公开的测量方法的应用（即，包括通用例程的应用）。大容量存储器182可以存储一个或多个数据库188，其存储由应用186使用来执行相应功能的数据结构。
64.网络接口178将计算装置104连接到网络190。例如，网络接口178可以包括有线接口（例如，以太网接口）和/或无线接口（例如，wi-fi、bluetooth、进场通信（nfc）、蜂窝或者其它无线接口）。网络190可以包括局域网（lan）、诸如因特网的广域网（wan）、蜂窝网络或者其它类型的网络（被共同示为网络190）。
65.图3a和图3b示出样品（例如，图1b中示出的样品151）的图像200的示例。图像200被示为图释本公开的测量方法。在图3a中，图像200被示为样品151的枝晶结构的显微照片或灰度位平面，其从显微镜102的目镜（例如，图1b中示出的元件152）被观察并且由被联接到显微镜102的相机（例如，图1b中示出的相机160）采集。
66.在图3a中，具有三种灰色阴影的元素被示出：亮（白色）、较暗和最暗（黑色）。类似于在202-1和202-2处被标示出的相对较暗和最暗的元素（统称为元素202）被称为非枝晶或共晶区（以下称为共晶区域202），并且类似于在204-1和204-2处被标示出的相对亮的元素（统称为元素204）被称为枝晶或非共晶区（以下称为非共晶区域204）。
67.在将样品151放置在显微镜102的载物台支架（例如，图1b中示出的元件150）之前，样品151被制备并被抛光以呈现枝晶结构，诸如图像200中所示。之后样品151被放置在显微镜102中的任何一个的载物台支架（例如，图1b中示出的元件150）上。在显微镜102上选择适合用于观察样品151的放大倍数。具有期望分辨率的相机（例如，图1b中示出的相机160）被联接到显微镜102。
68.在计算装置104上运行的应用186中，开始用于执行对样品的测量的例程。因为例程是应用186的子集，所以贯穿本公开被描述为由例程执行的所有操作能够归因于应用186并被认为由应用186执行。从显微镜102（或者直接地从被联接到显微镜102的相机160）接收由显微镜102的相机160采集的样品151的图像（即，显微照片）200。图像200被加载/导入到在计算装置104上运行的例程中以执行测量。
69.在执行测量之前，在计算装置104上运行的例程在图像200上执行连续的扩张和腐蚀平滑操作。这些操作是形态学操作。图像200包括许多共晶区域（即，枝晶间区域或在枝晶204之间的区域）202和许多非共晶区域204。共晶区域202包括非固体凝聚物质的颗粒或像素。通过扩展图像200的位平面并且通过连续地执行形态学操作，将共晶区域202中的这些离散颗粒组合并转换为实心对象，以分离共晶区域202和非共晶区域204。
70.通过在共晶区域202上执行形态学操作而形成的对应实心对象在图3b中的转换图像210中被示于214-1、214-2等（被统称为实心对象214）。因此，如下文解释的，不测量共晶区域202中在圆和颗粒之间的交点，而是测量在圆和共晶区域202的边界之间的交点。
71.在执行形态学操作之后，在计算装置104上运行的例程将多个（例如，五个）同心圆叠加在如图3b中所示的转换图像210上。例程测量圆的周长并生成周长的总和l。每个圆周在被称为截距的多个点处与共晶区域202和实心对象214的边界相交。这样的截距的示例在图3b中被示于220-1、220-2、220-3、220-4、220-5等（通常为截距220）处。例程计数转换图像210中的截距220的总数量n。
72.之后例程将枝晶晶格间距（dcs）计算成dcs=l/n。例程测量转换图像210中的共晶区的面积百分比v%。通过使用dcs和面积百分比v%，例程将平均线性枝晶间距（mlds）计算为mlds=dcs*（1-（v%））。mlds被用于估计样品151的结构和机械性能。
73.在一些情况下，样品151在显微镜102的载物台支架150上被移动到不同位置，将样品151的不同共晶区采集成另一图像200，并且重复上面的测量过程。因此，样品151能够移动多次，并且使用例程能够获得样品151的不同共晶区域的多个dcs和mlds测量。
74.随后，应用186（或者例程）能够执行对多个测量的统计学分析以便识别并消除在任何多个测量中会出现的任何异常（例如，由于样品151的一些共晶区中的变化或不规则枝晶分布造成的）。应用186也能够使用统计学分析来识别检查的样品151的一些共晶区中的任何图案（例如缺陷或结构弱点）。能够在进一步确定样品151的结构性能和/或确认由dcs和mlds测量确定的结构性能时使用这样的信息。
75.图4示出根据本公开的用于执行dcs和mlds测量的方法300。例如，方法300能够由计算装置（例如，图1a和图2中示出的计算装置104）执行。例如，方法300能够被实现在应用程序（例如，图2中所示的应用186）中。
76.在302处，使用诸如铸造、模制等的工艺制造的产品的金相样品（例如，图1b中所示样品151）被制备并抛光以呈现枝晶结构。在304处，样品被放置在显微镜（例如，图1a中所示的任何一个显微镜102，无论显微镜放大倍数和显微镜相机的分辨率如何）的载物台支架（例如图1b中所示的元件150）上。
77.在306处，选择期望显微镜放大倍数。在308处，选择样品的期望测量区域（枝晶区）。在310处，通过使用被联接到显微镜的相机（例如，图1b中所示相机160）采集选定区域的图像（例如，图3a中所示图像200）。
78.在312处，方法300在图像上执行连续的扩张和腐蚀平滑操作以便将图像的共晶区域中的像素（例如，图3a中所示元素204）转换成实心对象（例如，图3b中所示元素214）。在314处，方法300将多个（例如，五个）同心圆叠加在转换图像上（例如，在图3b的转换图像210中所示的圆）。在316处，方法测量圆的周长并生成圆的周长的总和l。在318处，方法300计数在转换图像中的每个圆和枝晶和实心对象的边界之间的交点的数量n。
79.在320处，方法测量转换图像中的选定共晶区的面积百分比v%。在322处，方法300将选定共晶区中的枝晶的枝晶晶格间距（dcs）确定为dcs=l/n。在324处，方法300将选定共晶区中的枝晶的平均线性枝晶间距（mlds）确定为mlds=dcs*（1-（v%））。
80.在326处，方法300允许通过获得对样品的额外测量来选择是否执行统计学分析。如果不期望统计学分析，则方法300前进到328。在328处，方法300基于dcs和mlds测量估计样品的结构和机械性能。在330处，方法300基于dcs和mlds测量选择性地调节制造产品的工艺和/或被用于制造产品的材料的成分，并且方法300结束。
81.在326处，如果期望并选择了统计学分析，则方法300前进到332。在332处，方法300
移动样品p次，其中p》1；并且在每次移动样品之后，方法300重复步骤306-324来获得样品的dcs和mlds的测量的p个集。
82.在334处，方法300对测量的p个集执行统计学分析以消除测量的p个集中的任一者中会发生的任何异常，并且识别测量的p个集中的任何图案以进一步确定/确认样品的结构性能和机械完整性。在336处，方法300基于统计学分析选择性地调节制造产品的工艺和/或被用于制造产品的材料的成分，并且方法300结束。
83.上述描述实质上仅是说明性的并且不试图限制本公开、其应用或使用。能够以各种形式来实施本公开的广泛教导。因此，虽然本公开包括具体示例，但是不应该将本公开的真实范围限制于此，这是因为一旦学习了附图、说明书以及所附权利要求，其它修改则将变得明显。
84.应该理解方法中的一个或多个步骤可以按不同顺序（或被同时地）执行而不改变本公开的原理。进一步，虽然在上文中每种实施例均被描述为具有某些特征，不过关于本公开的任何实施例所述的这些特征中的任何一个或多个能够在另一些实施例中的任何一个中且/或与另一些实施例中的任何一个的特征相组合地被实施，即使这样的组合没有被明确描述。换言之，所述实施例不相互排斥，并且一个或多个实施例彼此之间的置换落入本公开的范围内。
85.使用各种术语，包括“被连接”、“被接合”、“被联接”、“邻近”、“挨着”、“在
…
顶部上”、“上方”、“下方”和“被置于”，来描述元件之间（例如，在模块、电路元件、半导体层等等之间）的空间和功能关系。除非被明确描述为“直接”，否则当在上述公开中描述在第一和第二元件之间的关系时，该关系能够是在第一和第二元件之间不存在其它中间元件的直接关系，但也可以是在第一和第二元件之间存在一个或多个中间元件（空间或功能上）的间接关系。
86.如本文中使用的，短语a、b和c中的至少一个应该被解释为意味着使用非排它性逻辑或（or）的逻辑（a或b或c），并且不应该被看作意味着“a中的至少一个、b中的至少一个和c中的至少一个”。
87.在附图中，如箭头所指示的箭头方向通常展示图示所感兴趣的信息（诸如数据或者指令）流。例如，当元件a和元件b交换各种信息，但是从元件传输到元件b的信息是图示有关的，箭头可以从元件a指向元件b。这个单向箭头不暗示没有其它信息从元件b传输到元件a。进一步，对于从元件a发送到元件b的信息，元件b可以向元件a发送信息请求或接收信息确认。
88.在此使用的术语代码可以包含软件、固件和/或微代码，并且可以涉及程序、例程、函数、类、数据结构和/或对象。术语存储器是术语计算机可读介质的子集。如本文中使用的术语计算机可读介质不包括通过介质（诸如在载波上）传播的瞬态电子或者电磁信号；术语计算机可读介质因此可以被看作是有形且非瞬态的。非瞬态有形计算机可读介质的非限制性示例是非易失存储器电路（诸如闪存电路、可擦除可编程只读存储器电路或者掩码只读存储器电路）、易失性存储器电路（诸如静态随机存取存储器电路或者动态随机存取存储器电路）、磁性存储介质（诸如模拟或数字磁带或者硬盘驱动器）和光学存储介质（诸如cd、dvd或蓝光盘）。
89.可以通过配置通用计算机来执行在计算机程序中实现的一个或多个具体功能来
产生专用计算机，从而部分或全部地实现本技术中描述的设备和方法。上述功能块、流程图组件和其它元素用作软件说明，其能够通过技术人员或程序员的常规工作被转换成计算机程序。
90.计算机程序包含存储在至少一个非瞬态有形计算机可读介质上的处理器可执行指令。计算机程序还可以包含或者依赖于存储的数据。计算机程序可以包含与专用计算机的硬件交互作用的基础输入/输出系统（bios）、与专用计算机的具体装置交互作用的装置驱动器、一个或多个操作系统、用户应用、后台服务、后台应用等等。
91.计算机程序可以包括：（i）要被解析的说明性文本，例如html（超文本标记语言）、xml（可扩展标记语言）或json（javascript对象表示法（javascript object notation）），（ii）汇编代码，（iii）由编译器从源代码产生的对象代码，（iv）用于由翻译器执行的源代码，（v）用于被即时编译器编译和执行的源代码等等。仅作为示例，源代码可以使用由包括c、c++、c#、objective-c、swift、haskell、go、sql、lisp、java
®
、fortran、perl、pascal、curl、ocaml、javascript
®
、html5（超文本标记语言第五版）、ada、asp（动态服务器页面）、php（php：超级文本预处理语言）、scala、eiffel、smalltalk、erlang、ruby、flash
®
、visual basic
®
、lua、matlab、simulink和python
®
的语言形成的语法被书写。